論文の概要: Dance Style Classification using Laban-Inspired and Frequency-Domain Motion Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20469v1
- Date: Tue, 25 Nov 2025 16:33:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.551959
- Title: Dance Style Classification using Laban-Inspired and Frequency-Domain Motion Features
- Title（参考訳）: ラバン・インスパイアされた周波数領域の動作特徴を用いたダンススタイルの分類
- Authors: Ben Hamscher, Arnold Brosch, Nicolas Binninger, Maksymilian Jan Dejna, Kira Maag,
- Abstract要約: 本稿では,ビデオから抽出したポーズ推定に基づいて,ダンススタイルを分類するフレームワークを提案する。
これらの特徴は、上半身の速度、加速度、角運動などの局所的な関節動態を捉えている。
動きのリズミカルな側面と周期的な側面をさらにエンコードするために、周波数領域における動きパターンを特徴付ける高速フーリエ変換機能を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13048920509133805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dance is an essential component of human culture and serves as a tool for conveying emotions and telling stories. Identifying and distinguishing dance genres based on motion data is a complex problem in human activity recognition, as many styles share similar poses, gestures, and temporal motion patterns. This work presents a lightweight framework for classifying dance styles that determines motion characteristics based on pose estimates extracted from videos. We propose temporal-spatial descriptors inspired by Laban Movement Analysis. These features capture local joint dynamics such as velocity, acceleration, and angular movement of the upper body, enabling a structured representation of spatial coordination. To further encode rhythmic and periodic aspects of movement, we integrate Fast Fourier Transform features that characterize movement patterns in the frequency domain. The proposed approach achieves robust classification of different dance styles with low computational effort, as complex model architectures are not required, and shows that interpretable motion representations can effectively capture stylistic nuances.
- Abstract（参考訳）: ダンスは人間の文化の重要な要素であり、感情を伝え、物語を語るための道具として機能する。
モーションデータに基づくダンスジャンルの識別と識別は、多くのスタイルが同様のポーズ、ジェスチャー、時間的動きパターンを共有しているため、人間の活動認識において複雑な問題である。
本研究は,映像から抽出したポーズ推定に基づいて動き特性を決定するダンススタイルを分類する軽量なフレームワークを提案する。
本稿では,ラバン運動分析にインスパイアされた時間空間記述子を提案する。
これらの特徴は、上半身の速度、加速度、角運動などの局所的な関節ダイナミクスを捉え、空間的調整の構造化された表現を可能にする。
動きのリズミカルな側面と周期的な側面をさらにエンコードするために、周波数領域における動きパターンを特徴付ける高速フーリエ変換機能を統合する。
提案手法は,複雑なモデルアーキテクチャを必要としないため,少ない計算労力で異なるダンススタイルのロバストな分類を実現し,解釈可能な動き表現がスタイリスティックなニュアンスを効果的に捉えることができることを示す。
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