Taijista liikkeiden liioitteluun
Minuutin mittaiseen tanssitestiin osallistui kaikkiaan 36 ihmistä. Vertailtavassa virtuaaliversiossa oli vain yksi mallitanssija, jota seurata. Erot toteutusten välillä olivat selkeät.
”Tämä toteutus sopii ainakin rauhallisempiin tanssityyleihin. Tanssija voi vain hypätä sisään ja alkaa tanssia ilman, että täytyy opetella mitään etukäteen. Nopeammissa liikkeissä visuaalisuus voi kuitenkin mennä sekavaksi”, Hämäläinen kertoo.
Uutta tekniikkaa voi soveltaa virtuaalitanssipelien lisäksi musiikkivideoihin, karaokeen ja taijiin, kunhan liike on rauhallista, sulavaa ja jatkuvaa.
”Tanssijan kannalta olisi optimaalista, jos hän saisi itse päättää, miten asettelee mallitanssijat itselleen sopivaan muotoon. Ja jos idean veisi pidemmälle, useat tanssijat voisivat lähettää toisilleen virtuaalitodellisuudessa liikkeitä. Siitä voisi muodostua jokin ihan uusi tapa tanssia yhdessä”, Laattala sanoo.
”Laitteet toimivat niin, että vain kypärässä on kamerat. Toisaalta koneoppimisdatasta voidaan joskus päätellä, miten jalat liikkuvat”, Hämäläinen sanoo.
”Mutta tanssissa päättely on vaikeampaa, koska liikkeet ovat kummallisempia kuin esimerkiksi kävely”, lisää Laattala.
Toisaalta jos oikeassa tanssitilassa on peili, jalkojen liikettä voi seurata konenäön avulla. Virtuaalisen peilin avulla taas voisi muokata tanssijan näkymää.
”Tanssijan suoritusta voi parantaa liioittelun avulla, esimerkiksi lisäämällä notkeutta, hyppyjen korkeutta tai lantion liikettä. Näin heidät voisi saada kokemaan, että he ovat taitavampia kuin ovatkaan, millä on tutkimusten mukaan positiivinen vaikutus liikuntamotivaatioon”, Hämäläinen kertoo.
Virtuaalitanssipelin kehittämiseksi on hyödynnetty Magics-infrastruktuurin liikekaappaussettiä, jossa mallitanssijan päälle on puettu puku ja anturit. Niiden avulla tanssianimaatio on pystytty tallentamaan.
WAVE-tanssipelin voi ladata Meta Quest 2 ja 3 -virtuaalilaseille tästä linkistä. Sieltä löytyy myös lähdekoodi, jotta kuka tahansa voi kehittää peliä eteenpäin.
Artikkeli: Laattala, M., Piitulainen, R., Ady, N., Tamariz, M., & Hämäläinen, P. (2024). Anticipatory Movement Visualization for VR Dancing. ACM SIGCHI Annual Conference on Human Factors in Computing Systems.
PDF on saatavilla täällä