借助机器学习技术，计算机可以更好地识别物体

（文章来源：教育新闻网）
几乎每个人都通过动感的音乐来响应音乐，无论是通过细微的脚趾敲击还是全力以赴的布吉舞。最近的发现表明，不管音乐的类型如何，我们的舞蹈风格几乎总是相同的，并且计算机可以以惊人的准确性识别舞者。
对于希望了解音乐如何以及为什么影响我们的方式的研究人员，研究人们如何向音乐发展是一个强大的工具。在过去的几年中，芬兰于韦斯屈莱大学跨学科音乐研究中心的研究人员使用动作捕捉技术(与好莱坞相同)来了解您的舞蹈动作对您有很多影响，例如你外向或神经质，碰巧有什么心情，甚至对他人有同情心。
但是，最近，他们发现了一些令他们惊讶的东西。该研究的第一作者埃米莉·卡尔森博士解释说：“我们实际上并不是在寻找这个结果，因为我们打算研究完全不同的东西。”“我们最初的想法是看我们是否可以使用机器学习根据参与者的动作来确定参与者正在跳舞的音乐类型。”
这项研究的73名参与者是在八种不同类型的舞蹈中动作捕捉的：布鲁斯，乡村，舞蹈/电音，爵士，金属，流行，雷鬼和说唱。他们收到的唯一指示是听音乐并以任何自然的方式移动。这项研究的资深作者petri toiviainen教授说：“我们认为研究现实世界中发生的现象非常重要，这就是为什么我们采用自然主义研究范式的原因。”
研究人员使用机器学习分析了参与者的动作，试图区分音乐流派。不幸的是，他们的计算机算法能够在不到30%的时间内识别出正确的流派。但是，他们震惊地发现，计算机可以正确识别73%的73个人中有哪个在跳舞。任由偶然(也就是说，如果计算机只是在没有任何信息的情况下进行猜测)，则预期的准确度将小于2%。该研究和数据分析师的合著者帕西·萨里(pasi saari)博士说：“似乎一个人的舞蹈动作就像是一种指纹。”“每个人都有独特的动作特征，无论演奏哪种音乐，它都保持不变。”
但是，某些类型对个别舞蹈动作的影响要大于其他类型。当他们随着金属音乐跳舞时，计算机无法准确识别个人。艾米莉·卡尔森说：“金属与某些类型的动作之间有很强的文化联系，例如敲击。”“金属很可能导致更多的舞者以类似的方式运动，这使得区分他们变得更加困难。”
这是否意味着面部识别软件将很快加入舞蹈识别软件?卡尔森解释说：“我们对监视之类的应用兴趣不大，而对这些结果告诉我们有关人类音乐性的兴趣却不大。”“我们有很多新问题要问，例如我们的动作特征在我们的整个生命周期中是否保持不变，我们是否可以根据这些动作特征来检测不同文化之间的差异，以及人类如何通过比较他们的舞蹈动作来识别个体她总结说：“大多数研究提出的问题多于答案，而且这项研究也不例外。”