基于机器学习方法的交互创作辅助系统

发布时间：2024-03-11 19:04

　　本文提出了一个基于机器学习方法的交互创作辅助系统:MMC(Machine Learning Mapping Creator),是基于Max/MSP平台与前端技术框架开发的通用型交互艺术辅助创作工具。MMC系统利用机器学习方法实现图像特征分类识别功能,通过Max/MSP实现实时控制事件触发,可用于舞台实时表演、新型乐器、装置艺术、人机交互应用等诸多场景,为艺术创作者提供了利用机器学习方法进行创新型艺术创作的创新途径。通常,为舞台表演、装置艺术等新型交互艺术形式进行创作的时候,创作者会结合诸多新型的技术,如利用各式的传感器等外部硬件设备获取实时数据流,或者利用复杂的模型方法生成音乐材料等等。这些技术为艺术创作贡献了崭新的灵感和丰富的手段的同时,也会加大相关创作的复杂度与难度。如何在交互式艺术作品创作的过程中,更好地结合新兴技术如人工智能机器学习方法,把这些方法封装成简单易用的模块供创作者使用,降低技术对艺术家尤其是个人创作者、学生等群体带来的门槛,是本文研究的目的与内容之一。利用MMC系统,用户通过启动特征分类识别应用程序,设置不同的标签,利用摄像头对每个标签进行图像数据采集,如姿势或者物...

【文章页数】：37 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
一、绪论
    (一) 研究背景与意义
    (二) 机器学习方法在交互艺术创作中的应用
    (三) 本文研究目标与内容
二、交互式创作系统的特点
    (一) 系统的基本组成
    (二) 相关案例研究与分析
        1.MyoSpat
        2.GestureRNN
三、MMC系统的特征与框架
    (一) MMC系统特点
    (二) MMC系统框架
四、MMC系统的实现方法
    (一) 特征分类识别模块
        1.开发工具与方法
        2.模块界面与功能设计
        3.相关模型的运用
    (二) Max模块
        1.模块界面介绍
        2.模块功能与设计
五、实践与讨论
    (一) 用户交互流程
    (二) 实验与测试
        1.实验内容
        2.实验结果与分析
    (三) 相关实践案例
        1.MMC与琶音器
        2.MMC与“预置乐队”
        3.其他组合方式的讨论
六、总结与展望
参考文献



本文编号：3925980