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基于人体姿态估计的敦煌舞三维动作数据集
1
作者
张跃洲
何向真
+9 位作者
孟祥和
李帅帅
王嘉欣
白雪
马梦迪
刘振杰
陈宁
王昊
吴林东
罗熙鸿
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025年第2期524-542,共19页
敦煌舞是中华民族传统文化的艺术瑰宝,它来源于敦煌壁画,是敦煌文化的重要组成元素,它的数字化保存、展示与研究具有重要意义。为推进敦煌舞的数字化进程与发展,本研究提出将敦煌舞与三维人体姿态估计技术相结合,设计了一个敦煌舞三维...
敦煌舞是中华民族传统文化的艺术瑰宝,它来源于敦煌壁画,是敦煌文化的重要组成元素,它的数字化保存、展示与研究具有重要意义。为推进敦煌舞的数字化进程与发展,本研究提出将敦煌舞与三维人体姿态估计技术相结合,设计了一个敦煌舞三维人体姿态估计网络(Dun Huang Dance Pose Estimation,DHDPE),构建了一个敦煌舞三维动作数据集。敦煌舞蹈方面,将敦煌舞按人物形象划分、编排与采集,构建了敦煌舞视频动作数据集;姿态估计方面,以AMASS(Archive of Motion Capture as Surface Shapes)大规模三维人体运动捕捉数据集为基础作生成对抗训练,用Res Net提取图像特征,门控循环网络作为时间编码器,参数回归器回归出SMPL参数模型,用注意力机制来放大序列不同帧的贡献程度,以人体真实运动AMASS为基础,给出估计姿态是真或假的概率,进而构建敦煌舞三维动作数据集。本数据集将敦煌舞划分为7个主题,83个基础动作,16个长动作。在定量、定性、人工评估和双向随机遮挡敏感性分析方法中取得了较好的结果,为敦煌舞的保存、应用与发展奠定了基础;为敦煌文化的研究、弘扬与传承提供了新思路。后续利用本数据集可应用于生成式人工智能、敦煌舞文化数字展览与表演、敦煌舞的教育与研究、敦煌舞的数字媒体与娱乐等。
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关键词
敦煌舞数字化
姿态估计
三维动作
生成对抗训练
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题名
基于人体姿态估计的敦煌舞三维动作数据集
1
作者
张跃洲
何向真
孟祥和
李帅帅
王嘉欣
白雪
马梦迪
刘振杰
陈宁
王昊
吴林东
罗熙鸿
机构
甘肃省民族语言文化智能信息处理重点实验室(西北民族大学)
语言与文化计算教育部重点实验室(西北民族大学)
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025年第2期524-542,共19页
基金
国家自然科学基金(62341209)
甘肃省教育教学成果培育项目(2023GSJXCGPY-60)
+4 种基金
中央高校基本科研业务费“科研创新平台能力提升专项项目”(31920240125-02)
中央高校基本科研业务费专项(31920240127-37)
中央高校基本科研业务费专项(31920240127-56)
甘肃省中央引导地方科技发展资金项目(25ZYJA034)
西北民族大学计算机应用技术创新团队。
文摘
敦煌舞是中华民族传统文化的艺术瑰宝,它来源于敦煌壁画,是敦煌文化的重要组成元素,它的数字化保存、展示与研究具有重要意义。为推进敦煌舞的数字化进程与发展,本研究提出将敦煌舞与三维人体姿态估计技术相结合,设计了一个敦煌舞三维人体姿态估计网络(Dun Huang Dance Pose Estimation,DHDPE),构建了一个敦煌舞三维动作数据集。敦煌舞蹈方面,将敦煌舞按人物形象划分、编排与采集,构建了敦煌舞视频动作数据集;姿态估计方面,以AMASS(Archive of Motion Capture as Surface Shapes)大规模三维人体运动捕捉数据集为基础作生成对抗训练,用Res Net提取图像特征,门控循环网络作为时间编码器,参数回归器回归出SMPL参数模型,用注意力机制来放大序列不同帧的贡献程度,以人体真实运动AMASS为基础,给出估计姿态是真或假的概率,进而构建敦煌舞三维动作数据集。本数据集将敦煌舞划分为7个主题,83个基础动作,16个长动作。在定量、定性、人工评估和双向随机遮挡敏感性分析方法中取得了较好的结果,为敦煌舞的保存、应用与发展奠定了基础;为敦煌文化的研究、弘扬与传承提供了新思路。后续利用本数据集可应用于生成式人工智能、敦煌舞文化数字展览与表演、敦煌舞的教育与研究、敦煌舞的数字媒体与娱乐等。
关键词
敦煌舞数字化
姿态估计
三维动作
生成对抗训练
Keywords
digitization of Dunhuang Dance
pose estimation
three-dimensional movement
generative adversarial training.
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于人体姿态估计的敦煌舞三维动作数据集
张跃洲
何向真
孟祥和
李帅帅
王嘉欣
白雪
马梦迪
刘振杰
陈宁
王昊
吴林东
罗熙鸿
《中国科学数据(中英文网络版)》
2025
0
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