論文の概要: Visual motion analysis of the player's finger

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12697v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 10:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 03:18:53.213263
• Title: Visual motion analysis of the player's finger
• Title（参考訳）: 指の視覚的動作解析
• Authors: Marco Costanzo
• Abstract要約: この研究は、ビデオシーケンスからキーボード奏者の3つの調律で指の動きを抽出することに関するものである。 この問題の関連性にはいくつかの側面があり、実際、指の動きの抽出はキーストロークの効率と個々の関節の寄与を計算するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.299672391663527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work is about the extraction of the motion of fingers, in their three articulations, of a keyboard player from a video sequence. The relevance of the problem involves several aspects, in fact, the extraction of the movements of the fingers may be used to compute the keystroke efficiency and individual joint contributions, as showed by Werner Goebl and Caroline Palmer in the paper 'Temporal Control and Hand Movement Efficiency in Skilled Music Performance'. Those measures are directly related to the precision in timing and force measures. A very good approach to the hand gesture recognition problem has been presented in the paper ' Real-Time Hand Gesture Recognition Using Finger Segmentation'. Detecting the keys pressed on a keyboard is a task that can be complex because of the shadows that can degrade the quality of the result and possibly cause the detection of not pressed keys. Among the several approaches that already exist, a great amount of them is based on the subtraction of frames in order to detect the movements of the keys caused by their pressure. Detecting the keys that are pressed could be useful to automatically evaluate the performance of a pianist or to automatically write sheet music of the melody that is being played.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ビデオシーケンスからキーボード奏者の3つの調律で指の動きを抽出することに関するものである。 この問題との関連性にはいくつかの側面があり、実際に指の動きの抽出はキーストロークの効率と個々のジョイントコントリビュートを計算するために用いられ、werner goebl と caroline palmer は論文 "temporal control and hand movement efficiency in skilled music performance" で示した。 これらの措置は、タイミングと力の精度に直接関係している。 ハンドジェスチャ認識問題に対する非常に優れたアプローチが「指分割を用いたリアルタイムハンドジェスチャ認識」という論文で紹介されている。 キーボードで押されたキーを検知することは、結果の品質を低下させ、おそらく押されていないキーを検知する可能性があるため、複雑なタスクである。 既に存在するいくつかのアプローチの中で、それらの多くは、その圧力によって引き起こされるキーの動きを検出するために、フレームの減算に基づいている。 押されたキーを検出することは、ピアニストの演奏を自動的に評価したり、演奏中のメロディの楽譜を自動的に書き込むのに役立つ。

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