拉班动作分析理论的研究与实践

拉班体系当前被广泛应用于舞蹈教学中,作为舞蹈教学中的一种基础性理论,为学生的舞蹈学习提供指导,扩大了拉班舞谱在国内舞蹈界的影响。在舞蹈教学中应用拉班动作分析理论,能够从心理和生理上等不同层面来找出舞蹈动作的质感,明确舞蹈内部因素的构成情况及两者之间的相互作用,完成对舞蹈身体语言的多层次开发和舞蹈身体语言的阐释,对提升舞蹈表现效果发挥重要作用。本文对拉班动作分析理论进行简要介绍,详细阐述拉班动作分析理论的实践应用。     

中国手语音韵标记的建立、实现及其有效性验证

手语是一门语言,手语语言学家从语言学的角度,对手语做了类似"语法"的总结而形成了音韵标注理论.针对目前中国手语无符号标记体系的现况,首先,根据中国手语的特点并结合汉语的语言习惯,文中提出了中国手语音韵标记体系.其次,针对目前音韵标注只给出一些形式化的描述或简单的手工标注的现况,文中借助基于数据手套的中国手语识别系统,提出了以手形数据模板与拉班舞谱相结合的方法,将上述的标记体系在计算机上以自动标注的方式加以实现.最后,针对数据手套的中国手语识别系统缺少先验信息的现况,应用上述音韵标记体系构建具有先验语义信息的易混词集,在构建的过程中说明并分析了音韵标记体系具备语义识别能力.实验表明,在基于统计识别的易混词集与基于先验语义信息的易混词集的识别效果相比较,在不改变统计模型的条件下,可以不同程度地辅助HMM,SOFM/HMM,Effort提高识别率.     

拉班舞谱在服装表演编导与实践中的应用

以拉班舞谱理论与实践及艺术美学实践方法,探讨服装表演编导与实践中的相关问题。主要是服装表演的载体:模特肢体语言的艺术特征和审美特点,服装表演的空间体现等,并尝试与舞蹈表演进行比较,藉此对服装表演美学的建构与深入起到一定的帮助与借鉴作用。     

基于拉班空间的跌倒方位检测方法

研究跌倒检测方法对于保障老年人健康生活具有重要意义.首先通过惯性传感器对老年人日常行为及跌倒动作进行捕捉,使用欧拉角法表示动作数据,引入滑动平均滤波算法对数据降噪融合;在此基础上,基于拉班舞谱空间表示方法,建立跌倒及方位检测模型,基于该模型进行异常姿态检测及八种精确方位判定,最终提出一种基于拉班空间的跌倒方位检测方法.实验结果表明,该方法的检测准确率可达100%,同时能够对老年人跌倒后受伤部位进行预诊断及报警.     

非特定人手语数据生成及其有效性检测

根据手势手语的特点,提出了手语语言学和人体运动学相结合的非特定人手语数据的生成和检测方法. 首先,Mean-Shift 算法有控制生成强度的优点,将改进的Mean-Shift 算法应用于手形数据通道的生成,以保持手势手 语的语言学特性,并应用关键手形的音韵标记进行数据有效性的检测;其次,为了丰富手语手势动作的运动特性,将 改进的遗传算法应用于与运动相关的数据通道进行数据生成,并应用拉班舞谱对其进行数据有效性检测;最后,提出 了基于原始样本的检测实验框架,使得所提出的检测方法适用于语言类的多类别数据检测问题.实验结果表明,所提 出的非特定人手语数据的生成和检测方法是有效的.     

虚拟舞蹈模拟可视系统设计

系统首先通过LABAN谱法得到二维的数据,然后采用动作编辑建立三维人体模型以及舞蹈动作库,并以OpenGL为平台,设计实现了场景和角色模型,最终将选择编排的舞蹈动作以三维动画的方式展示出来。成果可以用作舞蹈播放的可视化软件,也可以用于舞蹈的制作,甚至可以用于电子游戏娱乐项目的开发,在计算机辅助艺术和计算机辅助教学发面有较大的应用前景。     

非特定人手语数据生成及其有效性检测

根据手势手语的特点,提出了手语语言学和人体运动学相结合的非特定人手语数据的生成和检测方法.首先,Mean-Shift算法有控制生成强度的优点,将改进的Mean-Shift算法应用于手形数据通道的生成,以保持手势手语的语言学特性,并应用关键手形的音韵标记进行数据有效性的检测;其次,为了丰富手语手势动作的运动特性,将改进的遗传算法应用于与运动相关的数据通道进行数据生成,并应用拉班舞谱对其进行数据有效性检测;最后,提出了基于原始样本的检测实验框架,使得所提出的检测方法适用于语言类的多类别数据检测问题.实验结果表明,所提出的非特定人手语数据的生成和检测方法是有效的.