
作者:孙国玉
页数:184
出版社:中国传媒大学出版社
出版日期:2019
ISBN:9787565726491
电子书格式:pdf/epub/txt
内容简介
随着人工智能技术不断的赋能教育领域,新的教育理念和教育方式开始不断涌现,为了满足人们日益增长的个性化学习需求,越来越多的研究开始尝试构建一种可以优化个人学习经验和结果的个性化学习系统,力求远离工厂式的标准化教育模式,从而实现更高层次的知识获取。在个性化的人工智能学习系统中,专家系统扮演了老师的角色,由于拥有了足够多的专家提供的知识和经验,进行分析和评估,并模拟出人类专家的评估过程,根据不同孩子的学习情况给出需要专业老师才能给出的指导意见,并根据需要调整他们的课程进度,比根据标准化学习获得更快的学习进步。学习
作者简介
孙国玉,博士,中国传媒大学副教授,硕士研究生导师,Unity价值专家,2016年南京领军型科技创业人才,2012年加拿大Ryerson大学人机交互实验室访问学者。一直从事人机交互技术和虚拟现实等方面的科研、创作与教学工作。负责和参与过多个省部级、国家科研项目,发表学术论文十余篇。
本书特色
《人工智能舞蹈交互系统原理与设计》主要以舞蹈动作为研究对象,通过研究新的技术和实现方法来构建智能化的舞蹈交互系统。舞蹈表演之所以让人赏心悦目,是因为多样的动作及其与旋律的准确配合可以表现出舞者的情绪。换句话说,优美的舞蹈动作需要在时间、空间、内在表现力上达到和谐统一。传统的舞蹈教学活动是依照一定的教学步骤推进的一个动态过程,身体语言作为教学内容,学习者的水平作为设定教学内容复杂度的依据,老师依据对应等级的教学目标对学习者的舞蹈动作进行有针对性的评价和指导。此外,学习者在学习舞蹈的过程中,通常需要老师的指导,老师提出指导意见并亲身示范,主要示范重点、难点动作,并对动作技术、技巧要领进行讲解。在学习者模仿老师动作期间,老师会及时纠正学习者动作和姿态方面的不足,从而使学习者取得进步。通常情况下,舞蹈学习者如果没有老师的支持和指导,很难获得全面的、正确的舞蹈技巧。
目录
绪论
第一节 研究缘起
第二节 国内外研究现状分析
第三节 研究思路与方法
第一章 基于“形态-力效”的舞蹈动作特征模型
第一节 “形态-力效”的描述方法
第二节 舞蹈动作特征的表示
第三节 动作识别与评估的模块定义
第二章 基于S-SOFM神经网络模型的舞蹈动作识别
第一节 SOFM和S-SOFM的训练学习算法
第二节 S-SOFM的实现方法设计
第三节 S-SOFM用于舞蹈动作识别的方法设计
第四节 实验结果与分析
第三章 基于LMA的舞蹈动作评价模型
第一节 构建以LMA为本体的舞蹈评价体系
第二节 基于LMA的舞蹈评价方法
第三节 实验结果与分析
结论
第一节 研究工作总结
第二节 研究的可持续性分析
参考文献















