新媒体剧目课教学系统的技术特性分析与实现
中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）10-0227-02
随着数字媒体技术研究的不断深入和新媒体艺术的兴起，科技与艺术的结合越来越紧密，新媒体艺术渗入了艺术的各个领域，新媒体舞蹈是最后被开发的田地，也是集成最多媒体元素的新媒体艺术。在数字媒体技术的发展支持下，新媒体舞蹈的作品和软件层出不穷，如“Life Forms”等，为新媒体舞蹈的演出和编创提供了全新的机遇与挑战。
舞蹈剧目课是一门艺术表现性课程，是通向舞台的艺术性训练课程，在舞蹈教育中占有极其重要的地位，对学生舞蹈艺术能力的培养至关重要。在传统的教学中，由于场地、课时、教师精力等局限性，浪费时间、精力，事倍功半。如今，我们看到了新媒体舞蹈对剧目课教学的影响作用以及新媒体技术在剧目课中应用的可能性。但现有的研究成果主要集中在如何利用计算机对舞蹈进行记录和编创，很少涉猎舞蹈的课堂基础教学，或者所采用的技术过于依赖硬件的配置，增加了应用的难度，不适用于舞蹈教师或演员的独立操作。本文立足于舞蹈剧目课教学，设计一套基于数字媒体技术理念的适用于剧目课教学的交互式系统。
1 舞蹈剧目课与新媒体舞蹈简析
舞蹈是在一定的空间和时间内，通过连续的舞蹈动作过程，凝练的姿态表情和不断流动的地位图形（不断变化的图画），结合音乐、舞台艺术（服装、布景、灯光、道具）等艺术手段来塑造舞蹈的艺术形象[1]。舞蹈剧目课属于艺术表现性的训练课程，每个剧目都是一个完整的艺术作品，它是包含有特定的历史文化背景、鲜明的创意、具体的角色、丰富的情感意志以及舞美、灯光、服装、道具等众多姊妹艺术的结合体现，加强舞蹈剧目课教学，对当前提高学生的舞蹈水平、艺术水平和文化修养，有着极为重要的现实意义。从某种意义上甚至可以说，舞蹈剧目课是舞蹈教学的本质与核心[2]，传统的剧目课教学采用“口传身教”的教学方式，即教师口头讲解、亲自示范动作、通过语言的描述让学生想象营造出一个原生态传承的特定环境，这种教学方式虽然具有现场感，教师能够有针对性地临场指导，学生有针对性地当堂提问，但由于场地的面积、人员的数量、教师的精力、个体和群体之间的关系、舞蹈艺术的身体体验等原因，使得学生形成了单调和孤立的学习方式，而束缚了学生的自学能力和创造性思维，不利于发挥学生的主动性和积极性，不利于提高学生的全面素质 [3-4]。近年来，随着新媒体艺术的兴起，数字媒体技术被广泛应用到了艺术的各个门类当中，正如马晓翔在《新媒体艺术透视》一书中提到的：“新媒体艺术不仅是计算机合作与兼容数码技术创作作品的方式，也是用计算机的计算力量和技术来创作新符号、新定义、新的交流与形式的方式。”舞蹈艺术作为一门多种艺术共同融成的综合性艺术，其与新媒体技术更能擦出不可估量的火花，美国著名编舞家兼数字艺术家阿尼达?程如是说：“新媒体技术不仅是舞蹈记录和传播的物质媒介，更是激发灵感的技术型缪斯。”可见新媒体技术对舞蹈艺术数字化革命的真正含义[5]。如前所述，剧目课作为舞蹈学习通向舞台的表演性课程，可以从新媒体舞蹈的本体特性中找到新的教学理念，即在全新环境中发展起来的立足于创意理念，并且融合了高新技术手段和互动设计理念。也就是说，更新传统剧目课的教学理念，结合计算机技术的数字化支持，搭建具有完整资料库、训练实时采录比对功能、远程/在线反馈功能、舞台模拟再现功能等允许学生自主学习和远程/在线学习的剧目课教学平台，以期做到教学中的事半功倍，对舞蹈剧目课教学改革以及创新能力的培养有着重要的现实意义。
当然，该平台的搭建需要多学科的跨界合作，本文仅对平台中所需的计算机技术进行分析与实现。
2 基于新媒体舞蹈理念的剧目课教学系统模型规划
本系统是一套适用于舞蹈剧目课教学的计算机辅助教学系统，以数据库形式管理课程参考资料和用户个人资料，通过数字图像处理手段对用户的个人练习进行原型比对，给出意见建议，在此基础上，通过可视化设计允许用户选拼动作进行新剧目的自由开发。
本系统吸纳了新媒体舞蹈的理念，将剧目课与虚拟的数字化舞台直接相连，并允许用户自由创作，激发创作的灵感和表演的热情，为实际的舞台演出提供全新的数字化剧目经验。
本系统模型的具体规划如下图所示：
其中，二维图像特征点提取与对比是技术中的重点，接下来，本文对此进行详细说明。
3 二维图像特征点提取与对比
3.1 芭蕾舞体位的算法定义
芭蕾舞在动作上有着固定的手位、脚位和精准的评价标准，因此逐帧对视频进行二维特征点的.提取与对比，即可很准确地得出动作的分析结果，为用户提供相应的反馈和建议。当然，结合专业教师的教学经验和作品特点给出视频中关键动作或重难点动作的时间，可以进一步减少计算时间和重复动作计算的冗余。
4 总结
本文探讨了基于新媒体理念的芭蕾剧目课新教学系统的计算机技术部分，以二维图像特征点的提取与对比为重点进行了关键技术的研究。当然，如果能够收集到丰富的三维图像或视频资料，以及准确的用户三维图像或视频数据，可以将本文提出的算法加以改进，对用户的三维体位坐标进行计算和对比，能够得到更有效的结果，这也是本课题接下来将进行的研究内容。
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