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https://hdl.handle.net/20.500.14094/0100485159
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2025-05-21
15:29 集計
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説明
0100485159 (fulltext)
pdf
11.6 MB
197
メタデータ
ファイル出力
メタデータID
0100485159
アクセス権
open access
出版タイプ
Accepted Manuscript
タイトル
Dance Practice System that Shows What You Would Look Like if You Could Master the Dance
著者
Tsuchida, Shuhei ; Mao, Haomin ; Okamoto, Hideaki ; Suzuki, Yuma ; Kanada, Rintaro ; Hori, Takayuki ; Terada, Tsutomu ; Tsukamoto, Masahiko
著者ID
A2767
研究者ID
1000020830920
ORCID
0000-0003-1635-2257
著者名
Tsuchida, Shuhei
土田, 修平
ツチダ, シュウヘイ
所属機関名
工学研究科
著者名
Mao, Haomin
著者名
Okamoto, Hideaki
著者名
Suzuki, Yuma
著者名
Kanada, Rintaro
著者名
Hori, Takayuki
著者ID
A0503
研究者ID
1000070324861
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=6a0095d28a52693d520e17560c007669
著者名
Terada, Tsutomu
寺田, 努
テラダ, ツトム
所属機関名
工学研究科
著者ID
A0485
研究者ID
1000060273588
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=dd1749e7d28243a7520e17560c007669
著者名
Tsukamoto, Masahiko
塚本, 昌彦
ツカモト, マサヒコ
所属機関名
工学研究科
言語
English (英語)
収録物名
MOCO '22: Proceedings of the 8th International Conference on Movement and Computing
ページ
1-8
出版者
Association for Computing Machinery
刊行日
2022-06-30
公開日
2023-11-01
抄録
This study proposes a dance practice system allowing users to learn dancing by watching videos in which they have mastered the movements of a professional dancer. Video self-modeling, which encourages learners to improve their behavior by watching videos of exemplary behavior by themselves, effectively teaches movement skills. However, creating an ideal dance movement video is time-consuming and tedious for learners. To solve this problem, we utilize a video generation technique based on deepfake to automatically generate a video of the learners dancing the same movement as the dancer in the reference video. We conducted a user study with 20 participants to verify whether the deepfake video effectively teaches dance movements. The results showed no significant difference between the groups learning with the original and deepfake videos. In addition, the group using the deepfake video had significantly lower self-efficacy. Based on these experimental results, we discussed the design implications of the system using the deepfake video to support learning dance movements.
キーワード
skill acquisition
dance movements
video self-modeling
learning
deepfake
カテゴリ
工学研究科
会議発表論文
権利
© 2022 ACM
関連情報
DOI
https://doi.org/10.1145/3537972.3537991
ISBN
978-1-4503-8716-3
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資源タイプ
journal article
会議記述
会議名
MOCO '22: 8th International Conference on Movement and Computing
回次
8
開催期間
June 22 - 24, 2022
開催会場
Chicago IL USA
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