情境舞蹈中的协同与同步性
计算机视觉与模式识别
2024-09-09 v1
摘要
本文探讨了社会互动如何影响个体行为。我们在两位舞者作为一对舞蹈的场景中进行研究。首先，我们考虑一种基准情形：仅凭舞者过去的动作而不考虑其伴侣的动作来预测其未来动作。随后，我们通过同时考虑伴侣动作来研究获取社交信息的优势。我们聚焦于 Swing 这种舞蹈类型，该舞蹈具有紧密的物理耦合，我们提供了一个野生态的视频数据集。我们展示，在此情境下，仅依据单人未来动作预测具有挑战性。相反，我们发现考虑互动伴侣行为的预测效果显著提升，尽管单人预测在此背景下具有挑战性，然而考虑伴侣行为后，预测结果却产生了令人惊讶的优秀的情侣舞蹈合成效果（见补充视频）。我们的贡献是展示了社交条件化未来动作预测的优势，并提供了一个野生态的情侣舞蹈视频数据集，以便于未来的研究。视频结果可在项目网站上获取：https://von31.github.io/synNsync
引用
@article{arxiv.2409.04440,
title = {Synergy and Synchrony in Couple Dances},
author = {Vongani Maluleke and Lea Müller and Jathushan Rajasegaran and Georgios Pavlakos and Shiry Ginosar and Angjoo Kanazawa and Jitendra Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.04440},
year = {2024}
}