亚齐传统舞蹈的HMM建模与识别系统研究

资源摘要信息:"该研究项目名为'dance-modelling'，专注于应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）技术来建立一个能够建模、学习和识别亚齐传统舞蹈动作的系统。Nurfitri Anbarsanti和Ary S. Prihatmanto是该研究的作者。此项目的研究成果将有助于舞蹈艺术的数字化保存，同时也为舞蹈动作的计算机识别提供了一个新的实现路径。 隐马尔可夫模型是一种统计模型，用以描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在本研究中，HMM被用于捕捉和表示亚齐传统舞蹈动作的时序特性。由于舞蹈动作具有时间序列性，每一个动作可以看作是时间序列中的一个状态，并且动作的转换往往遵循一定的概率分布，HMM因此非常适合用于建模这种动态过程。 在实现亚齐传统舞蹈的建模过程中，需要对舞蹈动作进行采集和分析。这通常涉及视频录制、关键帧提取、动作分割以及特征提取等步骤。系统将学习舞蹈动作的特点，并通过HMM来模拟动作之间的转换关系，从而实现对舞蹈动作的学习和识别。 该研究项目使用了MATLAB这一强大的工程计算和数值分析软件来实现相关的算法和模型构建。MATLAB在数据处理和模式识别领域有着广泛的应用，其内置的统计和机器学习工具箱提供了实现HMM所需的函数和工具。通过MATLAB，研究人员可以更高效地完成数据预处理、模型训练、参数估计以及识别算法的开发。 从文件名称列表中的'dance-modelling-master'可以推测，该项目的成果可能是一个包含多个相关文件和脚本的Matlab项目文件夹。这个项目文件夹可能包含了用于构建HMM模型的代码、训练数据集、预处理算法、模型参数以及最终的识别算法等。 HMM在舞蹈动作识别中的应用可以分为几个步骤：首先是训练阶段，该阶段需要大量的标记数据来训练HMM模型，让模型能够识别不同舞蹈动作之间的转换概率；其次是识别阶段，系统通过观察到的舞蹈动作序列，利用训练好的HMM模型来预测最可能的动作序列；最后是评估阶段，通过比较模型输出的动作序列与真实动作序列的相似度，来评估识别系统的性能。 亚齐传统舞蹈是印尼亚齐地区的民族传统艺术形式之一，具有丰富的文化价值和艺术特色。通过本项目的实施，不仅能够提供一种新的技术手段来帮助人们学习和欣赏亚齐传统舞蹈，而且还能为舞蹈教育、文化遗产保护以及互动式媒体内容的创建带来新的可能。"