【摘 要】
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舞蹈是一种蕴含丰富人文内涵、美学价值的艺术形式,舞者的生理条件和乐感越出众、对编舞的理解越准确,其呈现出的舞蹈通常越专业。随着三维建模技术的发展,以动作捕捉设备为主要工具的舞蹈数字化技术,在数字电影和动画制作领域发挥着重要作用。然而,舞蹈的专业性对舞者的形体动作具有严苛要求,使得动捕过程中的重复采集现象频繁出现,导致专业舞蹈序列的获取成本十分高昂。因此,如何利用智能处理方法提升数字舞蹈序列的专业性
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舞蹈是一种蕴含丰富人文内涵、美学价值的艺术形式,舞者的生理条件和乐感越出众、对编舞的理解越准确,其呈现出的舞蹈通常越专业。随着三维建模技术的发展,以动作捕捉设备为主要工具的舞蹈数字化技术,在数字电影和动画制作领域发挥着重要作用。然而,舞蹈的专业性对舞者的形体动作具有严苛要求,使得动捕过程中的重复采集现象频繁出现,导致专业舞蹈序列的获取成本十分高昂。因此,如何利用智能处理方法提升数字舞蹈序列的专业性是一个亟待处理的问题。通过对舞蹈序列进行专业化增强能有效减少重复采集的次数、降低专业舞蹈数据的获取成本,可有效推动数据驱动的数字舞蹈生成与制作研究工作的开展以及相关数字娱乐行业的发展。然而,目前尚无对舞蹈序列进行专业性增强的可用方案。尽管部分工作对影响舞蹈专业度的具体指标进行了探索,但仍然缺乏具有定量数学表达的专业性评估标准。另一方面,现有动作风格迁移相关工作的思路与舞蹈专业性增强的思路类似,但这些工作无法有效处理舞蹈序列,且缺乏可用的专业舞蹈数据集。此外,尽管音乐驱动舞蹈生成工作有助于提升舞蹈在音乐节拍方面的专业度,但这类工作关注于生成新的舞蹈序列,不受原始舞蹈编舞的约束,无法直接应用。上述工作为本文研究的开展提供了基础,但如何评估舞蹈专业性并设计舞蹈序列专业性增强算法仍然是一个艰巨且有挑战性的任务。本文提出了一个舞蹈专业性增强网络,该网络以非专业动捕舞蹈数据为输入,经过一个两阶段深度学习网络结构,将捕获的非专业舞蹈动作进行专业性的增强和提升,使其在视觉上尽可能贴近专业舞蹈动作。本文首次提出舞蹈专业性增强算法,主要贡献如下:（1）本文对影响舞蹈专业性的评价指标进行了规整和分类,提出流畅性、节奏感和完成度等专业性度量指标;（2）本文基于舞蹈序列的专业性指标,提出一种两阶段深度学习网络结构,以提高舞蹈序列的专业性;（3）本文提出了一种非专业舞蹈数据生成方法,为数字舞蹈研究提供了丰富的数据储备;（4）本文方法可应用于多种数字舞蹈场景,比如舞蹈与音乐的同步。本文基于合成数据和真实数据,通过与同类基线方法比较,从视觉质量和数值指标等定量评估实验、用户感知实验和消融实验等角度,证实了本文网络的有效性、必要性、可泛化性和可迁移性,为数字舞蹈生成与制作提供了新的数据、技术和理论支撑。
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