Título:
|
Dancing with deep learning
|
Autor/a:
|
Arnal Romero, Gisela
|
Otros autores:
|
Vidal Manzano, José; Sayrol Clols, Elisa |
Abstract:
|
Art and technology are in constant synergetic expansion. Willy Barleycorn -
Machine Learning in Dance.
When art uses technology as a way of creation by the hand of the own artist
it comes a synergy with great potential. “Dancing With Deep Learning” is born from
the convergence between technology and art in order to create a machine-human collaboration.
In such a manner, the system is a catalyst of inspiration for the dancer and
choreographer, allowing them to expand their creations inside the artistic area. This fi-
nal degree thesis exposes a generation system of new choreographic material in the own
style of the dancer as a way to record her artistic repertory or proposing new material in
front of the artistic lack. Inside of the core of ”Dancing with Deep Learning” we find a
Recurrent Neural Network trained with given data by the movement of the dancer that
is also capable of generating new sequences of dance. |
Abstract:
|
Art and technology are in constant synergetic expansion. Willy Barleycorn - Machine Learning in Dance. Quan l’art utilitza la tecnologia com a medi de creació de la mà dels propis artistes sorgeix una sinergia amb gran potencial. Dancing with deep learning neix de la convergencia entre tecnologia i art amb la finalitat d’una col·laboracio màquina/humà. Així doncs, el sistema es un catalitzador d’inspiració per al ballar i coreograf permetent expandir les seves creacions dins de l’ambit artístic. El present treball de final de grau presenta un sistema de generacio de nou material coreogràfic dins de l’estil del ballar amb la finalitat d’ampliar el seu repertori artístic o proporcionar-li nou material enfront de la manca d’aquest ultim. En el nucli de Dancing with Deep Learning es troba una xarxa neuronal recurrent entrenada amb dades proporcionades pel moviment del ballar, per generar noves seqüències de ball. |
Abstract:
|
Art and technology are in constant synergetic expansion. Willy Barleycorn - Machine Learning in Dance. Cuando el arte utiliza la tecnología como medio de creación de la mano de los propios artistas surge una sinergia con gran potencial. Dancing with deep learning nace de la convergencia entre tecnología y arte con el fin de una colaboración maquina/humano. Así pues, el sistema es un catalizador de inspiración para el bailarín y coreógrafo permitiendo expandir sus creaciones dentro del ámbito artístico. El presente trabajo de final de grado presenta un sistema de generación de nuevo material coreografico dentro del estilo del bailarín con el fin de ampliar su repertorio artístico o proporcionarle nuevo material frente a la carencia del mismo. En el núcleo de Dancing with Deep Learning se encuentra una red neuronal recurrente entrenada con datos proporcionados por el movimiento del bailarín, para generar nuevas secuencias de baile. |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica -Machine learning -Artificial intelligence -Neural networks (Computer science) -Deep learning -dance -lstm -mixture density network -kinect -skeleton -Aprenentatge automàtic -Intel·ligència artificial -Xarxes neuronals (Informàtica) |
Derechos:
|
S'autoritza la difusió de l'obra mitjançant la llicència Creative Commons o similar 'Reconeixement-NoComercial- SenseObraDerivada'
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Tipo de documento:
|
Trabajo/Proyecto fin de carrera |
Editor:
|
Universitat Politècnica de Catalunya
|
Compartir:
|
|