随着经济的发展有些传统的舞蹈资源面临着失传的境地,如何将它准确地记录和保存是一个重要的研究课题。拉班舞谱能有效地表示一切人类运动,易于阅读和保存。然而人工记录拉班舞谱需要消耗很长时间,因此如何使用拉班舞谱准确快速地记录和保存传统舞蹈动作是一个重要的研究课题。本文的主要工作是提出了从动作捕捉数据到拉班舞谱的自动转化算法。针对上肢节点提出一种基于空间分割的拉班舞谱自动生成算法。针对下肢节点首次引入基于高斯混合模型的分割算法然后将人体运动数据转换为拉班舞谱。此外为了提高识别精度该平台还有拉班写谱的功能。主要工作及创新点如下:(1)针对拉班舞谱下肢节点记谱方式,本文引入基于高斯混合模型的分割算法。首先将人体运动数据转换为世界坐标系下的坐标,然后计算人体主要关节点的角速度通过设置固定的阈值对数据进行分割,对大于阈值部分的数据使用混合高斯模型进行进一步分割找到分割点,接着将人体运动数据分割成一段段的运动片段,最后通过判断运动片段所处空间位置判断对应的拉班符号。(2)针对拉班舞谱上肢节点记谱方式,本文提出一种基于空间分割的拉班舞谱自动生成算法。首先通过空间法则将每一帧数据都转换为符号序列得到一个特别密集的运动序列,接着使用小波分析得到运动最小节拍,根据节拍规整运动序列,最后使用分类器判断每一个符号是否保留得到最终的结果。(3)在人体运动捕捉数据分析框架的基础上,本文增加了人工写谱改谱功能。本文采用一种光学式运动捕捉设备,第一步建立人体运动模型,第二步采集人体运动数据,人体运动数据通过BVH(Biovision Hierarchical Data)文件存储,本文实现了将BVH数据转换为拉班舞谱的自动数据分析系统,为了增加系统的实用性,本文在自动转换系统的基础上设计和实现了拉班舞谱人工写谱改谱。同时可以实现人工画谱和对自动生成的舞谱进行纠错等功能。据我们调研这是国内首个拉班舞谱写谱平台。