AfroBeats Dance Movement Analysis Using Computer Vision: A Proof-of-Concept Framework Combining YOLO and Segment Anything Model
作者: Kwaku Opoku-Ware, Gideon Opoku
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-03
DOI: 10.48550/arXiv.2512.03509
💡 一句话要点
提出结合YOLO和SAM的AfroBeats舞蹈动作分析框架，无需专业设备。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 舞蹈动作分析 计算机视觉 YOLO Segment Anything Model 目标检测 图像分割 AfroBeats舞蹈
📋 核心要点
- 现有舞蹈动作分析方法依赖专业设备或标记，成本高且不便携，限制了其应用范围。
- 本研究提出结合YOLO和SAM的框架，实现无需标记的舞蹈动作分析，降低了使用门槛。
- 实验表明，该框架在AfroBeats舞蹈视频上具有良好的检测和分割性能，为定量舞蹈分析提供基础。
📝 摘要（中文）
本文初步研究了使用现代计算机视觉技术进行自动舞蹈动作分析。我们提出了一个概念验证框架，该框架集成了YOLOv8和v11进行舞者检测，并结合Segment Anything Model (SAM) 进行精确分割，从而能够在无需专用设备或标记的情况下，跟踪和量化视频记录中的舞者动作。我们的方法识别视频帧中的舞者，计算离散的舞步，计算空间覆盖模式，并测量表演序列中的节奏一致性。在一段49秒的加纳AfroBeats舞蹈录像上测试该框架，证明了技术可行性，系统在手动检查的样本上实现了约94%的检测精度和89%的召回率。SAM提供的像素级分割，与视觉检查相比实现了约83%的交并比，能够量化超出边界框方法所能表示的身体姿态变化。初步案例研究分析表明，我们的系统分类为主要的舞者比分类为次要的舞者多执行了23%的步数，运动强度高出37%，并且使用的表演空间多出42%。然而，这项工作代表了一个早期阶段的研究，存在很大的局限性，包括单视频验证、缺乏系统的ground truth标注以及缺乏与现有姿态估计方法的比较。我们提出这个框架是为了证明技术可行性，确定定量舞蹈指标的有希望的方向，并为未来的系统验证研究奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决舞蹈动作分析中对专业设备或标记的依赖问题。现有方法成本高昂且设置复杂，限制了其在更广泛场景下的应用，例如非专业舞蹈教学、动作捕捉分析等。因此，需要一种无需特殊设备，仅通过视频即可进行舞蹈动作分析的方法。
核心思路：论文的核心思路是利用计算机视觉技术，特别是目标检测和图像分割，自动识别和分割视频中的舞者，进而分析其动作。通过YOLO进行快速准确的舞者检测，再利用SAM进行像素级别的精确分割，从而能够更精细地捕捉舞者的身体姿态和动作变化。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 舞者检测：使用YOLOv8或v11检测视频帧中的舞者，得到舞者的边界框。2) 舞者分割：利用SAM对检测到的舞者进行像素级别的分割，得到舞者的精确轮廓。3) 动作量化：基于分割结果，计算舞步数量、空间覆盖模式和节奏一致性等指标。4) 结果分析：对量化后的动作指标进行分析，比较不同舞者的动作特征。
关键创新：该研究的关键创新在于将YOLO和SAM结合应用于舞蹈动作分析。YOLO提供快速准确的舞者检测，而SAM提供像素级别的精确分割，两者结合能够更有效地捕捉舞者的动作细节，克服了传统基于边界框的方法的局限性。
关键设计：论文中未明确说明YOLO和SAM的具体参数设置。但提到使用YOLOv8和v11进行实验，并使用SAM进行像素级分割，通过计算交并比（IoU）评估分割效果。动作量化方面，通过统计像素变化来估计舞步数量和运动强度，通过计算舞者在视频帧中的位置变化来估计空间覆盖模式。
📊 实验亮点
该框架在AfroBeats舞蹈视频上进行了初步验证，实现了约94%的检测精度和89%的召回率。SAM提供的像素级分割与视觉检查相比实现了约83%的交并比。案例研究表明，主要舞者比次要舞者多执行了23%的步数，运动强度高出37%，并且使用的表演空间多出42%。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于舞蹈教学、动作捕捉分析、运动康复等领域。例如，在舞蹈教学中，可以利用该系统自动评估学生的动作规范性，提供个性化的指导。在运动康复中，可以用于监测患者的康复进度，评估治疗效果。此外，该技术还可用于游戏开发、虚拟现实等领域，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
This paper presents a preliminary investigation into automated dance movement analysis using contemporary computer vision techniques. We propose a proof-of-concept framework that integrates YOLOv8 and v11 for dancer detection with the Segment Anything Model (SAM) for precise segmentation, enabling the tracking and quantification of dancer movements in video recordings without specialized equipment or markers. Our approach identifies dancers within video frames, counts discrete dance steps, calculates spatial coverage patterns, and measures rhythm consistency across performance sequences. Testing this framework on a single 49-second recording of Ghanaian AfroBeats dance demonstrates technical feasibility, with the system achieving approximately 94% detection precision and 89% recall on manually inspected samples. The pixel-level segmentation provided by SAM, achieving approximately 83% intersection-over-union with visual inspection, enables motion quantification that captures body configuration changes beyond what bounding-box approaches can represent. Analysis of this preliminary case study indicates that the dancer classified as primary by our system executed 23% more steps with 37% higher motion intensity and utilized 42% more performance space compared to dancers classified as secondary. However, this work represents an early-stage investigation with substantial limitations including single-video validation, absence of systematic ground truth annotations, and lack of comparison with existing pose estimation methods. We present this framework to demonstrate technical feasibility, identify promising directions for quantitative dance metrics, and establish a foundation for future systematic validation studies.