論文の概要: Automatic Dance Video Segmentation for Understanding Choreography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19727v1
• Date: Thu, 30 May 2024 06:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 17:57:08.484634
• Title: Automatic Dance Video Segmentation for Understanding Choreography
• Title（参考訳）: 振り付け理解のための自動ダンスビデオセグメンテーション
• Authors: Koki Endo, Shuhei Tsuchida, Tsukasa Fukusato, Takeo Igarashi,
• Abstract要約: 本研究では,ダンスビデオを自動的に各動作に分割する手法を提案する。 トレーニングデータセットを構築するために、AIST Dance Video Databaseでセグメンテーションポイントをアノテートしてビデオをダンスする。 評価の結果,提案手法は高い精度でセグメンテーション点を推定できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.053913399613764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmenting dance video into short movements is a popular way to easily understand dance choreography. However, it is currently done manually and requires a significant amount of effort by experts. That is, even if many dance videos are available on social media (e.g., TikTok and YouTube), it remains difficult for people, especially novices, to casually watch short video segments to practice dance choreography. In this paper, we propose a method to automatically segment a dance video into each movement. Given a dance video as input, we first extract visual and audio features: the former is computed from the keypoints of the dancer in the video, and the latter is computed from the Mel spectrogram of the music in the video. Next, these features are passed to a Temporal Convolutional Network (TCN), and segmentation points are estimated by picking peaks of the network output. To build our training dataset, we annotate segmentation points to dance videos in the AIST Dance Video Database, which is a shared database containing original street dance videos with copyright-cleared dance music. The evaluation study shows that the proposed method (i.e., combining the visual and audio features) can estimate segmentation points with high accuracy. In addition, we developed an application to help dancers practice choreography using the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ダンスビデオを短い動きに分割することは、ダンス振付を容易に理解するための一般的な方法である。 しかし、現在手作業で行われており、専門家によるかなりの労力を要する。 つまり、多くのダンスビデオがソーシャルメディア(例えばTikTokやYouTube)で利用可能であるとしても、特に初心者がダンス振付の練習のために短いビデオセグメントをさりげなく見ることは難しい。 本稿では,ダンスビデオを自動的に各動作に分割する手法を提案する。 ダンスビデオが入力として与えられると、まず視覚的特徴と音声的特徴を抽出し、前者はビデオ内のダンサーのキーポイントから計算し、後者はビデオ内の音楽のメルスペクトルから計算する。 次に、これらの特徴を時間畳み込みネットワーク(TCN)に渡し、ネットワーク出力のピークを抽出してセグメンテーションポイントを推定する。 トレーニングデータセットを構築するために,AIST Dance Video Databaseのセグメンテーションポイントをアノテートした。 評価実験により,提案手法(視覚的特徴と音声的特徴を組み合わせたもの)は,高い精度でセグメンテーションポイントを推定できることが示唆された。 さらに,提案手法を用いてダンサーの振付練習を支援するアプリケーションを開発した。

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