La forma en que baila es única y una inteligencia artificial puede identificarle

Comparta este Artículo en:

Casi todos responden a la música con movimiento, ya sea a través de golpes sutiles en los dedos de los pies o un movimiento total.

Un descubrimiento reciente muestra que nuestro estilo de baile es casi siempre el mismo, independientemente del tipo de música, y una computadora puede identificar al bailarín con una precisión asombrosa.

Estudiar cómo las personas se mueven con la música es una herramienta poderosa para los investigadores que buscan entender cómo y por qué la música nos afecta de la manera en que lo hace.

En los últimos años, los investigadores del Centro de Investigación de Música Interdisciplinaria de la Universidad de Jyväskylä en Finlandia han utilizado la tecnología de captura de movimiento, del mismo tipo que en Hollywood, para aprender que sus movimientos de baile dicen mucho sobre usted, como cuán extrovertido o neurótico es, en qué estado de ánimo se encuentra e incluso cuánto empatiza con otras personas.

http://valsonindia.com/wp-content/uploads/2016/08/2013-2014.pdf commander cialis To get the invitation to receive the effect delivered by this natural cure include controlling blood sugar level, preventing arthritis, boosting energy production in cells and curing fatigue. You will sleep better at night knowing that you are being the best you can be and appreciating what you have. super cialis cheap The key is viagra samples to learn from those mistakes. Most slouch viagra cialis achat forward with hunched shoulders or either lean back out of alignment.

Recientemente, sin embargo, descubrieron algo que los sorprendió.

“En realidad, no estábamos buscando este resultado, ya que nos propusimos estudiar algo completamente diferente“, explica la Dra. Emily Carlson, la primera autora del estudio.

“Nuestra idea original era ver si podíamos utilizar el aprendizaje automático para identificar qué género de música bailaban nuestros participantes, en función de sus movimientos“.

Los 73 participantes en el estudio fueron capturados en movimiento bailando a ocho géneros diferentes: Blues, Country, Dance/Electrónica, Jazz, Metal, Pop, Reggae y Rap.

La única instrucción que recibieron fue escuchar la música y moverse de la manera que se sintiera natural.

“Creemos que es importante estudiar los fenómenos tal como ocurren en el mundo real, por eso empleamos un paradigma de investigación naturalista“, dice el profesor Petri Toiviainen, autor principal del estudio.

Los investigadores analizaron los movimientos de los participantes utilizando el aprendizaje automático, tratando de distinguir entre los géneros musicales.

Desafortunadamente, su algoritmo informático pudo identificar el género correcto menos del 30% del tiempo.

Sin embargo, se sorprendieron al descubrir que la computadora podía identificar correctamente cuál de las 73 personas bailaba el 94% del tiempo.

Dejado al azar (es decir, si la computadora simplemente hubiera adivinado sin ninguna información para continuar), la precisión esperada sería inferior al 2%.

“Parece que los movimientos de baile de una persona son una especie de huella digital“, dice el Dr. Pasi Saari, coautor del estudio y analista de datos.

“Cada persona tiene una firma de movimiento única que permanece igual sin importar qué tipo de música se esté reproduciendo“.

Sin embargo, algunos géneros tuvieron más efecto en los movimientos de baile individuales que otros.

La computadora era menos precisa para identificar a las personas cuando bailaban al ritmo de la música Metal.

“Hay una fuerte asociación cultural entre el metal y ciertos tipos de movimiento, como el headbanging“, dice Emily Carlson.

“Es probable que Metal haya provocado que más bailarines se muevan de manera similar, lo que hace que sea más difícil distinguirlos“.

¿Significa esto que el software de reconocimiento facial pronto se unirá al software de reconocimiento de baile?

“Estamos menos interesados en aplicaciones como la vigilancia que en lo que estos resultados nos dicen sobre la musicalidad humana“, explica Carlson.

“Tenemos muchas preguntas nuevas que hacer, como si nuestras firmas de movimiento permanecen iguales a lo largo de nuestra vida, si podemos detectar diferencias entre culturas en función de estas firmas de movimiento y qué tan bien los humanos pueden reconocer a las personas de sus movimientos de baile en comparación a las computadoras.