借助机器学习技术，计算机可以更好地识别物体

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#111723#（文章起源：教导消息网）
几近每团体都通过动感的音乐来呼应音乐，不管是通细致微的脚指敲击仍是尽力以赴的布吉舞。近来的发明标明，不论音乐的范例怎样，咱们的跳舞作风几近老是雷同的，而且盘算机能够以惊人的正确性辨认舞者。
对于盼望懂得音乐怎样以及为甚么影响咱们的方法的研讨职员，研讨人们怎样向音乐开展是一个强盛的东西。在从前的几年中，芬兰于韦斯屈莱大学跨学科音乐研讨核心的研讨职员应用举措捕获技巧(与好莱坞雷同)来懂得您的跳舞举措对您有良多影响，比方你外向或神经质，碰劲有甚么心境，乃至对别人有怜悯心。
然而，近来，他们发明了一些令他们惊奇的货色。该研讨的第一作者埃米莉·卡尔森博士说明说：“咱们现实上并不是在寻觅这个成果，由于咱们盘算研讨完整差别的货色。”“咱们最初的主意是看咱们能否能够应用呆板进修依据参加者的举措来肯定参加者正在舞蹈的音乐范例。”

这项研讨的73名参加者是在八种差别范例的跳舞中举措捕获的：布鲁斯，城市，跳舞/电音，爵士，金属，风行，雷鬼和说唱。他们收到的独一唆使是听音乐并以任何天然的方法挪动。这项研讨的资深作者Petri Toiviainen教学说：“咱们以为研讨事实天下中产生的景象十分主要，这就是为甚么咱们采取天然主义研讨范式的缘由。”
研讨职员应用呆板进修剖析了参加者的举措，试图辨别音乐派别。可怜的是，他们的盘算机算法可能在不到30%的时光内辨认出准确的派别。然而，他们震动地发明，盘算机能够准确辨认73%的73团体中有哪个在舞蹈。任由偶尔(也就是说，假如盘算机只是在没有任何信息的情形下停止猜想)，则预期的正确度将小于2%。该研讨和数据剖析师的合著者帕西·萨里(Pasi Saari)博士说：“仿佛一团体的跳舞举措就像是一种指纹。”“每团体都有奇特的举措特点，不管吹奏哪种音乐，它都坚持稳定。”
然而，某些范例对一般跳舞举措的影响要大于其余范例。当他们跟着金属音乐舞蹈时，盘算机没法正确辨认团体。艾米莉·卡尔森说：“金属与某些范例的举措之间有很强的文明接洽，比方敲击。”“金属很可能致使更多的舞者以相似的方法活动，这使得辨别他们变得愈加艰苦。”
这能否象征着脸部辨认软件将很快参加跳舞辨认软件?卡尔森说明说：“咱们对监督之类的利用兴致不大，而对这些成果告知咱们有关人类音乐性的兴致却不大。”“咱们有良多新成绩要问，比方咱们的举措特点在咱们的全部性命周期中能否坚持稳定，咱们能否能够依据这些举措特点来检测差别文明之间的差别，以及人类怎样通过比拟他们的跳舞举措来辨认集体她总结说：“大少数研讨提出的成绩多于谜底，并且这项研讨也不破例。”   （fqj）
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