컴퓨터 시스템은 94% 적중률로 얼굴인식

우리의 댄스 스타일은 독특하다.
개인의 댄스 동작은 지문만큼이나 개인적이다.

개인 댄스 스타일은 지문만큼이나 독특하다.
연구원들이 보고한 바와 같이, 사람들은 음악에 따라 우직이는 것만으로도 식별될 수 있다. 학습할 수 있는 컴퓨터 시스템은 댄서가 재즈, 팝 또는 레게로 이동하는지에 관계없이 놀라 울 정도로 안정적으로 인식한다.

음악은 우리의 본성에 뿌리를 두고 있다.
자궁에서 태어나지 않은 아이들조차도 큰 소리에 반응을 한다. 리듬에 움직이는 경향은 우리에게 타고난 것 같다. 발을 흔들거나 바닥에 부기 우기를 두든, 거의 모든 사람이 무의식적으로 움직임을 유발한다.

우리가 춤을 추는 방식은 우리의 성격과 기분에 대해 많은 것을 말한다. 그러나 이것이 우리의 댄스 스타일이 보여주는 유일한 것은 아니다. 분명히, 댄스 스타일로 우리를 식별할 수도 있다. 핀란드의 위베스퀼레 대학교(Jyväskylä) 대학의 에밀리 칼슨Emily Carlson)과 그녀의 동료들은 우연의 일치로 이 놀라운 결론에 도달했다. 칼슨은 “우리가 춤을 출 때, 컴퓨터는가우리의 춤 장르를 구별할 수 있는지 알고 싶었다”고 말했다.

놀라운 결과

과학자들은 블루스에서 팝, 레게에 이르기까지 8가지 음악 스타일로 춤을 추는 73명의 참가자를 관찰했다.
실험을 위해 연구 참가자는 간단한 지시를 받았다. 자연스럽게 듣고 자발적으로 움직인다.
사람의 움직임은 모션 캡처 프로세스를 사용해 캡처됐다.

그런 다음 이 데이터로 적응 가능한 컴퓨터 프로그램을 교육했다.
댄스 스타일 알고리즘이 장르를 추론 할 수 있을까요? 실망스럽게 팀에게는 효과가 없었다. 컴퓨터는 사례의 30% 미만에서 올바른 음악 스타일을 식별했다.
그러나 컴퓨터는 다른 일을 했다. 73명의 피실험자가 무슨 춤을 추는지 깨달았다.

"고유 운동 사인"

시스템의 적중률은 94%였다.
Carlson과 그녀의 팀이 강조한 것처럼 이것은 놀라운 결과다.
무작위에 의해 알고리즘의 정확도는 2% 미만으로 정확해야 했을 것이다.
칼슨의 동료인 파시 사리(Pasi Saari)는 “사람의 춤 동작은 일종의 지문인 것처럼 보인다. 모든 사람은 어떤 음악을 연주하든 항상 동일하게 유지되는 고유한 움직임 사인을 가지고 있다." 고 설명한다.

그럼에도 불구하고 일부 장르의 음악은 우리의 개별 댄스 스타일에 다른 장르보다 더 많은 영향을 미치는 것으로 보인다. 즉, 메탈 음악을 연주할 때 시스템의 정확도가 떨어졌다는 것을 보여주었다. 칼슨은 “이러한 유형의 음악과 헤드뱅잉(headbanging;헤비 메탈에 맞추어 추는 격렬한 춤)과 같은 특정 움직임 사이에는 강력한 문화적 연관성이 있다”고 설명했다. "이것은 메탈 음악을 들을 때 댄스 스타일이 더 밀접하게 조화되어 개인을 구별하기 어렵게 만들 수 있다"고 그녀는 의심한다.

얼굴 인식 대신?

우리의 댄스 스타일은 매우 독특하기 때문에, 미래에 댄스 인식 시스템을 통해 얼굴 인식 소프트웨어를 이론적으로 보완 할 수 있다. 칼슨은 “그러나 우리는 이와 같은 보안 및 감시 애플리케이션에 관심이 적다. 우리는 이 결과가 인간의 음악성에 대해 무엇을 말해 주는지 궁금하다."고 강조했다.

댄스 스타일은 문화의 영향을 받을까?
평생 똑같이 유지할까?
사람들은 컴퓨터뿐만 아니라 춤의 개인적 차이를 인식 할 수 있을까?
이런 것들이 과학자들이 미래에 다루고자 하는 모든 주제이다. 칼슨은 “대부분의 연구는 그들이 대답하는 것보다 더 많은 질문을 제기한다.”고 말하며 결론을 지었다.

(Journal of New Music Research, 2020; doi : 10.1080 / 09298215.2020.1711778)

출처 : Jyväskylä University

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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