L'analisi e la rappresentazione del movimento umano rappresentano una sfida complessa per la ricerca scientifica. In questo contesto si colloca anche la Danza Movimento Terapia (DMT), pratica in cui la caratterizzazione del modo di muoversi dei partecipanti è tradizionalmente qualitativa e affidata all'osservazione dell'esperto. Il presente lavoro ha come obiettivo la progettazione e lo sviluppo di un framework per l'analisi quantitativa del movimento umano a partire dai dati di posa estratti dai video di sessioni di movimento. Il sistema adotta un'architettura modulare che implementa un'intera pipeline: gestisce i dati mancanti, costruisce un dataset sperimentale a complessità controllata, applica l'Analisi delle Componenti Principali (PCA) per caratterizzare il movimento individuale e impiega la similarità del coseno e la correlazione di Pearson per individuare fenomeni di somiglianza a livello di gruppo. I risultati mostrano che la PCA riduce efficacemente la dimensionalità e che le metriche riflettono il gradiente di similarità imposto nella costruzione del dataset, fornendo una prima verifica sperimentale della coerenza delle analisi implementate. Gli sviluppi futuri riguarderanno l'estensione delle analisi, l'ampliamento del dataset di riferimento e l'adozione di metriche differenti.

Sistema di Dance Movement Analysis: Analisi Sperimentale / Mattia, C., Daoudagh, S., Paradisi, P.. - ELETTRONICO. - (2026 Jul 17).

Sistema di Dance Movement Analysis: Analisi Sperimentale

Daoudagh Said
;
Paolo Paradisi
2026

Abstract

L'analisi e la rappresentazione del movimento umano rappresentano una sfida complessa per la ricerca scientifica. In questo contesto si colloca anche la Danza Movimento Terapia (DMT), pratica in cui la caratterizzazione del modo di muoversi dei partecipanti è tradizionalmente qualitativa e affidata all'osservazione dell'esperto. Il presente lavoro ha come obiettivo la progettazione e lo sviluppo di un framework per l'analisi quantitativa del movimento umano a partire dai dati di posa estratti dai video di sessioni di movimento. Il sistema adotta un'architettura modulare che implementa un'intera pipeline: gestisce i dati mancanti, costruisce un dataset sperimentale a complessità controllata, applica l'Analisi delle Componenti Principali (PCA) per caratterizzare il movimento individuale e impiega la similarità del coseno e la correlazione di Pearson per individuare fenomeni di somiglianza a livello di gruppo. I risultati mostrano che la PCA riduce efficacemente la dimensionalità e che le metriche riflettono il gradiente di similarità imposto nella costruzione del dataset, fornendo una prima verifica sperimentale della coerenza delle analisi implementate. Gli sviluppi futuri riguarderanno l'estensione delle analisi, l'ampliamento del dataset di riferimento e l'adozione di metriche differenti.
17-lug-2026
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI
Altro
Dance Movement Analysis, Dance Movement Therapy (DMT), Quantitative Human Movement Analysis, Human Pose Data Analysis, Principal Component Analysis (PCA), Interpersonal Movement Similarity, Group Movement Analysis, Movement Coordination
Consani, Mattia
DAOUDAGH, SAID
PARADISI, PAOLO
Bacciu, Davide
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/600101
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