00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
مدار الليل والنهار
03:30 GMT
150 د
مدار الليل والنهار
06:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
14:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
19:03 GMT
117 د
مدار الليل والنهار
21:00 GMT
34 د
مدار الليل والنهار
03:30 GMT
150 د
مدار الليل والنهار
06:00 GMT
183 د
عرب بوينت بودكاست
10:24 GMT
36 د
مدار الليل والنهار
14:00 GMT
183 د
مدار الليل والنهار
19:03 GMT
117 د
مدار الليل والنهار
21:00 GMT
33 د
أمساليوم
بث مباشر
 - سبوتنيك عربي
مجتمع
تابع آخر الأخبار عن القضايا الاجتماعية والفعاليات الثقافية في دول الوطن العربي والعالم. تعرف على آخر أخبار المجتمع، قصص إنسانية، وتقارير مصورة عن حياة المجتمع.

تطبيق جديد يتعرف على هوية الشخص عن طريق بصمة الرقص

© facebookراقصة باليه
راقصة باليه  - سبوتنيك عربي
تابعنا عبر
أوجد العلماء في جامعة يوفاسكولا الفنلندية برنامج كمبيوتر ذكي يتعرف على الأشخاص عن طريق أسلوب الرقص، بغض النظر عن نوع الرقص، أو الموسيقى التي يرقص عليها.

ودرس الباحثون حركات 73 مشاركاً عند رقصهم على ثمانية أنماط مختلفة من الرقص، بما في ذلك البلوز، والريف، والميتال، والريغي، والراب وغيرها، بحسب ما ذكرت صحيفة "دايلي ميل" البريطانية.

وقال الباحثون إن البرنامج يعتمد على التعلم الآلي لتحليل 21 نقطة مختلفة من تعابير حركات الجسم في كل رقصة عبر كاميرا التقاط الحركة، وجمع البيانات مع بعض المعلومات العامة عن كل مشارك.

​وقالت الباحثة الدكتورة إميلي كارلسون: "كانت فكرتنا الأصلية هي معرفة ما إذا كان بإمكاننا استخدام التعلم الآلي لتحديد نوع الموسيقى التي كان المشاركون يرقصون عليها، بناءً على تحركاتهم".

ووجد الفريق أن برنامج التعلم الآلي قادر على التعرف على المشاركين في الدراسة البالغ عددهم 73 بعد التقاط حركات رقصهم بدقة بلغت 94%، وأوضح الباحثون أن لكل شخص توقيع فريد وثابت للحركة، بغض النظر عن نوع الموسيقى التي يرقص عليها أو يؤديها.

والمثير أن الفريق طور البرنامج لمعرفة إذا كان يمكن استخدام التعلم الآلي لتحديد نوع الموسيقى التي يرقص عليها المشاركون بناءً على حركاتهم، لكن البرنامج تعرف على المشاركين، أكثر من نوع الموسيقى، وتمكن من تحديد نوع الموسيقى بشكل صحيح بنسبة 30% فقط، مقابل 94% نسبة التعرف بدقة على المشاركين.

شريط الأخبار
0
للمشاركة في المناقشة
قم بتسجيل الدخول أو تسجيل
loader
المحادثات
Заголовок открываемого материала