Bedenli Tai Chi bilgisini Soyut Olmayan Kültürel Miras İletişimine Dönüştürmek İçin Hareket-Özellikli Dinamik Görsel Tasarım Protokolü

Özet

Bu protokol, harekete dayalı maddi olmayan kültürel mirasın iletişimini desteklemek için işaretsiz hareket yakalama ve hareket özelliklerine dayalı görsel eşleme kullanarak bedenli Tai Chi hareketlerinin kabullenmesi, analiz edilmesi ve dinamik görsel tasarımlara çevrilmesi için tekrarlanabilir bir iş akışını tanımlar.

Özet

Bu protokol, hareket temelli maddi olmayan kültürel mirasın iletini desteklemek için bedenlenmiş Tai Chi hareketlerinin dinamik görsel tasarımlara çevrilmesi için tekrarlanabilir bir iş akışını tanımlar. Hareket temelli bir kültürel uygulama olarak, Tai Chi, bedensel ritim, yörünge, ağırlık transferi ve denge yoluyla bilgi iletir; bu yönler genellikle geleneksel statik veya video tabanlı medyada iletmesi zor olur. Protokol, işaretsiz hareket yakalama, hareket özelliği çıkarma ve kural tabanlı görsel eşlemeyi entegre ederek hareket özelliklerini dinamik görsel temsillere dönüştürür. Sekiz temsilci Tai Chi formu, işaretsiz hareket yakalama kullanılarak kaydedildi. Vücut anahtar noktaları MediaPipe Pose ile çıkarıldı ve yörünge eğriliği, hareket akıcılığı ve ritim kararlılığı gibi hareket özellikleri çıkarıldı. Bu özellikler, hareket özellikli görsel çeviri çerçevesi aracılığıyla dinamik görsel değişkenlere sistematik olarak eşlenmiştir. Yaklaşımın etkinliğini değerlendirmek için, 180 katılımcıyı içeren kontrollü bir deney, statik grafikler, geleneksel videolar ve hareket verisi odaklı dinamik görsel tasarımlar olmak üzere üç iletişim koşulunu karşılaştırdı. Sonuç ölçütleri arasında bilgi kazanımı, hareket tanıma, bedensel anlayış ve kültürel koruma ile paylaşımla ilgili davranışsal niyetler yer alıyordu. 264 geçerli hareket dizisinin analizi, Tai Chi formları arasında hareket özellik profillerinde önemli farklılıklar olduğunu ortaya koydu. Dinamik görsel tasarım koşulları, bilgi kazanımı, hareket-anlam tanıma ve bedenli anlayışta statik grafik ve geleneksel video koşullarını önemli ölçüde geride bıraktı ( hepsi p 0.001< oldu). Yapısal modelleme, algılanan tasarım kalitesinin korunması ve niyetleri paylaşmasını esas olarak bedenli anlayış, estetik katılım ve duygusal yankı yoluyla etkilediğini gösterdi. Bu protokol, bedenlenmiş hareket bilgisini hareket temelli maddi olmayan kültürel mirasın iletişimi ve yorumlanması için dinamik görsel formlara dönüştürmek için sistematik bir yöntem sunar.

Giriş

Tai Chi veya Taijiquan, bedensel koordinasyonu, dairesel hareketi, denge kontrolünü ve iç düzenlemeyi birleştiren geleneksel bir Çin hareket uygulamasıdır. 2020 yılında UNESCO'nun İnsanlığın Maddi Olmayan Kültürel Mirası Temsilci Listesi'ne kazınmış olan bu kültürel önemi, statik maddi eserlerden ziyade canlı, bedenlenmiş performansa^{dayanmaktadır 1}. Bu tanım, dijital miras iletişimi için metodolojik bir zorluk sunar: hareket temelli mirası statik sembollere, metinsel açıklamalara veya yüzeysel görsel motiflere indirgemeden nasıl çevrilir.

Geleneksel dijital iletişim genellikle statik metin, durağan görüntüler veya standart video kayıtlarına dayanır. Bu formatlar bir formun dış duruşunu veya kronolojik sırasını belgeleyebilse de, genellikle uygulamanın kültürel anlam kazandığı ağırlık kaymaları, ritim kontrolü ve hareket bağlantısı gibi iç bedensel mantığı aktarmakta başarısız olurlar. Hareket analizindeki son gelişmeler, sensör tabanlı veya işaretsiz hareket^{yakalama yöntemleri 2,3} kullanılarak vücut-eklem koordinatlarının ve kinematik desenlerin hassas şekilde nicelendirilmesini sağlar. Ancak, bu teknolojiler hareket tanıma ve eğitim müdahalelerinde üstün olsa da, görsel kültürel iletişim potansiyelleri hâlâ az araştırılıyor. Benzer şekilde, dijital miras projeleri giderek sürükleyici medya ve veri odaklı görselleştirmeyi benimsese de, birçok kişi hâlâ yapısal kültürel yorumdan çok sunum kalitesine^odaklanır.

Bedenlenmiş biliş, bu boşluğu ele almak için eleştirel bir bakış açısı sunar. Bu bakış açısından, kültürel anlayış sadece görsel yüzeyleri gözlemlemek yerine bedensel algı, duyusal-motor simülasyon ve algı-eylem birleşmesiyle ^{şekillenir 5,6,7}. Görsel sanat ve bilişsel bilim araştırmaları, soyutlamanın hareketin yapısal ilişkilerini korurken aksi takdirde görünmez fiziksel özellikleri algılanabilir^{kılabileceğini öne sürer 8}. Etkileşimli görsel iletişim çalışmaları, görsel çekicilik ve kullanıcı deneyiminin kamu katılımını ve koruma niyetlerini etkilediğini^{vurgular 9}. Ancak, miras projelerinde sürükleyici medya genellikle estetik çekiciliği önceliklendirir; bu da dikkat çekebilir ancak altta yatan kültürel yapıyı^{iletemez 7}. Ayrıca, hareketi dinamik görsellere soyutlamak, tasarım mantığı orijinal uygulamadan kopursa, algılanan özgünlüğü zayıflatma riski^taşır. Bu nedenle, bedenli bilgiyi algılanabilir biçimlere dönüştürmek, tamamen sezgisel grafik stil yerine ampirik hareket verilerine dayanan titiz, kural temelli bir tasarım mantığı gerektirir.

Hareket verileri ile kültürel yorum arasındaki boşluğu kapatmak için, bu makale bedenlenmiş Tai Chi bilgisini dinamik görsel tasarıma dönüştürmek için tekrarlanabilir bir protokol sunmaktadır. Temel bilimsel hedef, Tai Chi hareketlerinden çıkarılan kinematik özelliklerin, toplumun bedenlenmiş kültürel anlamı anlamasını artıran yorumlanabilir tasarım değişkenleri olup olamayacağını belirlemektir. Buna göre, çalışma hareket özellikli çeviri iş akışı, hareket özellikleri ile dinamik görsel değişkenler arasında kural tabanlı bir eşleme ve statik grafikler, geleneksel video ve hareket verisi odaklı dinamik görsel tasarımı karşılaştıran ampirik bir değerlendirme katkısı sağlamaktadır.

Bu veri odaklı yaklaşım, alternatif tekniklere kıyasla belirgin avantajlar sunar¹¹. Geleneksel video kayıtlarının aksine, sadece gerçek temsiller sunar veya kültürel temeli olmayan tamamen dekoratif animasyonlar, bu yöntem çıkarılan kinematik özellikleri (örneğin yörünge eğriliği, pürüzsüzlük, ritim kararlılığı ve denge kaydırma genliği) doğrudan dinamik görsel değişkenlere (örneğin, dairesel akış çizgileri, animasyon ritmi ve görsel yerçekimi) haritalar. Bu yaklaşım, Tobias Gremmler'in hareket yakalama tabanlı Kung Fu Hareket Görselleştirmesi gibi daha önceki medya sanatı çalışmalarıyla ilişkilidir, ancak özellik-görsel eşleme kurallarını tanımlamak ve iletişim etkilerini kontrollü kullanıcı çalışması aracılığıyla değerlendirmek açısından farklıdır^. Sonuç olarak, hareketin ampirik yapısını korur ve temel mantığını görsel olarak erişilebilir kılar.

Son olarak, bu protokol özellikle hareket temelli maddi olmayan kültürel mirası dijitalleştirmek ve iletişim kurmak isteyen dijital beşeri bilimler araştırmacıları, etkileşim tasarımcıları ve miras uygulayıcıları için uygundur. Bu çerçeve, Labanotation'dan farklıdır; Labanotation, uzman yorumlama ve koruma için hareket notlarını kaydetmek için titiz bir notasyon^{sistemidir 13}. Buna karşılık, mevcut protokol ölçülü hareket mekaniklerini kamusal yorum, kültürel aktarım ve miras korumayı desteklemek amacıyla dinamik görsel formlara dönüştürüyor. Erişilebilir video tabanlı işaretsiz hareket yakalama sistemi ve standart veri işleme iş akışları kullanılarak, araştırmacılar bu çerçeveyi sadece Tai Chi için değil, diğer bedenlenmiş uygulamalar için de uyarlayabilir ve hareketle bilgilendirilmiş tasarımın kültürel iletişim sonuçlarını nasıl etkilediğini sistematik olarak^{değerlendirebilirler 10}.

Protokol

İnsan katılımcıları içeren tüm yöntemler kurumsal yönergelere uygun olarak gerçekleştirildi ve Guilin Elektronik Teknoloji Üniversitesi Tasarım ve Yaratıcılık Fakültesi, İnsan Araştırmaları Koruma Etik Komitesi tarafından onaylandı (Onay No. 2600AL0621). Veri toplanmadan önce tüm Tai Chi uygulayıcılarından ve kullanıcı değerlendirme katılımcılarından yazılı bilgilendirilmiş onay alındı. Katılımcılara katılımın gönüllü olduğu ve anonimleştirilmiş verilerin araştırma ve yayın amaçları için kullanılacağı bildirildi.

1. Çalışma Ayarları ve Ekipman Hazırlığı

1. Yansıtıcı olmayan arka plan ve eşit aydınlatmaya sahip işaretli 3 m × 3 m hareketi yakalama alanı bir tasarım ve dijital medya laboratuvarında hazırlayın.
   NOT: Bedenlenmiş Tai Chi hareketinin dinamik görsel iletişim haline çevrilmesi için genel beş aşamalı iş akışı Şekil 1A'da gösterilmiştir. Protokolü destekleyen literatürden teşkilatlı metodolojik zincir, hareket analizi, kültürel yayılım, kullanılabilirlik değerlendirmesi ve bilişsel iş yükü değerlendirmesi dahil olmak üzere Tablo 1'de özetlenmiştir.
2. Her Tai Chi dizisini farklı bakış açılarından kaydetmek için iki senkronize dijital kamerayı konumlandırın. Ön görüntü kamerasını yakalama alanının merkezinden yaklaşık 3,5 m mesafeye yerleştirin.
3. Yan görüş kamerasını yakalama alanının merkezinden yaklaşık 3,0 m mesafeye yerleştirin. Her iki kamerayı da göğüs yüksekliğinde tripodlara monte edin, Şekil 2A'da gösterildiği gibi.
4. Her iki kamerayı da 1920 × 1080 piksel çözünürlükte ve 30 kare/s kare hızında kaydedecek şekilde yapılandırın. Veri toplama sürecinde manuel pozlama ve sabit odak ayarları kullanın.
5. Yakalama alanını, göğüs yüksekliğinde performansçının ön-sol ve ön-sağına yaklaşık 45° konumlanmış iki dağınık LED panel ışığı ile aydınlatın. Veri toplama sürecinde 500 lüks seviyesinde eşit, yansıtıcı olmayan aydınlatmayı ve nötr renk sıcaklığı 5.600 K olarak sürdürün.
6. Her denemeden önce iki kamerayı yakalama alanında görülür şekilde iki elle yapılan bir alkışla senkronize edin. Kayıtları el temasını gösteren ilk kare kullanarak hizalayın ve senkronizasyon hatasının 30 kare/s'de bir kareyi aşmadığını doğrulayın.
7. Ön görüş kamerasını sanatçının ön düzlemine dik konumlandırın ve yan görüş kamerasını yaklaşık 90° oyuncunun sağ tarafına konumlandırın. Sabit odak ayarları kullanın ve oyuncunun tüm vücudunun 3 m × 3 m çekim alanı boyunca görünür kalmasını sağlayın; her iki kamerayı yakalama alanı sınırlarına yerleştirilen zemin işaretleyicileriyle hizalamalısınız.
8. Sade ve yansıtıcı olmayan bir arka plan kullanın ve yakalama alanından yansıtıcı nesneleri çıkarın. Kayıt öncesi, sanatçının her iki kamera görüşünden tamamen görünür olduğunu, gölgelerin vücut hattını gizlemediğini ve mobilya, kablo veya seyirci hareketin yolunu kapatmadığını doğrulayın.
9. Her kayıt oturumunun başında kayıt alanını işaretlenmiş zemin ızgarasını çekerek ve yakalama alanı sınırlarının her iki kamera görüşünde de göründüğünü doğrulayarak kalibre edin. Analiz, metrik üç boyutlu yeniden yapılandırma yerine işaretsiz iki görüşlü video kullandığı için, kalibrasyon görüş hizası, gövde görünürlüğü ve omuz genişliği kullanılarak ölçek normalizasyonunun doğrulanmasından oluşuyordu.
10. Her kaydı, H.264 sıkıştırmasıyla 1920 × 1080 piksel, 30 kare/s MP4 video olarak kaydedin. Dosyaları M##_P##_T#_view.mp4 formatıyla adlandırır; burada M hareketi, P oyuncuyu, T denemeyi, görünüm ise ön veya yan kamerayı gösterir.
11. Python 3.11 programlama ortamını, OpenCV bilgisayar görüş kütüphanesini, MediaPipe Pose işaretsiz poz tahmin boru hattı, NumPy sayısal hesaplama kütüphanesini, pandas veri yönetim kütüphanesini ve SciPy sinyal işleme kütüphanesini çalıştırabilen bir iş istasyonunda hareket verilerini işleyin. Veri işleme için kullanılan iş istasyonu modeli, işletim sistemi ve yazılım paket sürümlerini kaydederek hesaplamalı tekrarlanabilirliği garanti altına alın.
    NOT: Bedenlenmiş Tai Chi hareketinin dinamik görsel iletişime dönüştürülmesi için genel beş aşamalı iş akışı Şekil 1A–E'de gösterilmiştir.

Şekil 1. Bedenli Tai Chi hareketini dinamik görsel iletişime dönüştürme iş akışı. (A) Tai Chi hareket seçimi, video tabanlı hareket yakalama, hareket özelliği çıkarma, kural tabanlı görsel çeviri ve kullanıcı değerlendirmesini içeren beş aşamalı çalışma iş akışı. (B) Çalışmada analiz edilen sekiz seçilmiş Tai Chi formu. (C) Senkronize video alımı, poz tahmini, yörünge işleme, hareket döngüsü normalizasyonu ve özellik çıkarımı dahil olmak üzere hareket veri işleme boru hattı. (D) Deneysel iletişim koşulları: statik grafik, geleneksel video ve hareket verisi odaklı dinamik görsel tasarım. (E) Algılanan iletişim tasarım kalitesi, bedenli anlayış, estetik katılım, duygusal rezonans, niyet paylaşımı ve koruma niyetini birbirine bağlayan kavramsal çerçeve. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Referans	Araştırma Alanı	Önceki Çalışmalarda Kullanılan Veri Zinciri	İstatistiksel veya Analitik Zincir	Bu Çalışmanın Metodolojik Etkisi	Önceki Çalışmalarda Kullanılan Veri Zinciri
Ho ve ark.2	Tai Chi hareket analizi	Tai Chi hareketleri vücut-eklem koordinat takibi kullanılarak kaydedildi, üst uzuv eklemleri pozisyonları ve dirsek açıları nicelendirildi.	Nicel ve niteliksel hareket analizleri.	Tai Chi hareketini analiz edilebilir bedenli verilere dönüştürmek için vücut-eklem koordinatlarının, yörünge özelliklerinin ve kinematik göstergelerin kullanılmasını destekler.	Tai Chi hareketleri vücut-eklem koordinat takibi kullanılarak kaydedildi, üst uzuv eklemleri pozisyonları ve dirsek açıları nicelendirildi.
Li ve ark.3	Tai Chi hareketi tanınması	Tai Chi hareketleri atalet ölçüm birimleri ve zaman serisi hareket sinyalleri kullanılarak yakalanmıştır.	Zamansal konvolüsyon ağ tabanlı tanıma ve müdahale geri bildirimi.	Ritim kararlılığı, ivme değişimi ve hareket dizisi yapısı gibi zamansal hareket özelliklerinin çıkarılmasını destekler.	Tai Chi hareketleri atalet ölçüm birimleri ve zaman serisi hareket sinyalleri kullanılarak yakalanmıştır.
Yi ve ark.4	Dijital maddi olmayan kültürel miras dağıtımı	Dijital maddi olmayan kültürel miras deneyimlerine maruz kalan katılımcılardan kullanıcı deneyimi verileri toplandı.	SmartPLS ve fuzzy-set niteliksel karşılaştırmalı analiz (fsQCA) duygusal yanıtları ve yayılma davranışını incelemek için kullanıldı.	Dijital deneyim, duygusal tepki, kültürel kimlik ve yayım niyetini birbirine bağlayan iletişim çerçevesini destekler.	Dijital maddi olmayan kültürel miras deneyimlerine maruz kalan katılımcılardan kullanıcı deneyimi verileri toplandı.
Brooke15	Kullanılabilirlik değerlendirmesi	Katılımcılar, sistemle etkileşime girdikten sonra standartlaştırılmış 10 maddelik kullanılabilirlik anketi tamamladılar.	Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği (SUS) puanları 0–100 ölçekli olarak hesaplandı.	Görsel iletişim arayüzünün algılanan kullanılabilirliğinin ölçülmesini destekler.	Katılımcılar, sistemle etkileşime girdikten sonra standartlaştırılmış 10 maddelik kullanılabilirlik anketi tamamladılar.
Hart ve Staveland16	Bilişsel iş yükü değerlendirmesi	Katılımcılar, görev tamamlandıktan sonra iş yükü boyutlarını değerlendirdi.	NASA Görev Yükü Endeksi (NASA-TLX) puanları çok boyutlu iş yükü derecelerinden hesaplandı.	Hareket veri odaklı dinamik görsel prototipin aşırı bilişsel iş yükü yüklemeden kullanıcı anlayışını artırıp artırmadığının değerlendirilmesini destekler.	Katılımcılar, görev tamamlandıktan sonra iş yükü boyutlarını değerlendirdi.

Tablo 1: Mevcut çalışmayı destekleyen literatürden türetilen metodolojik zincir. Bu tablo, mevcut protokolde uygulanan hareket analizi iş akışını, görsel çeviri çerçevesini, kullanılabilirlik değerlendirmesini ve bilişsel iş yükü değerlendirmesini bilgilendirmek için kullanılan temel referansları, araştırma alanlarını, veri toplama yaklaşımlarını, analitik yöntemleri ve metodolojik katkıları özetlemektedir.

Şekil 2. Video tabanlı hareket yakalama ve hareket özelliği çıkarma prosedürü. (A) 3 m × 3 m arasında işaretlenmiş bir yakalama alanı içinde senkronize ön ve yan görüş kameraları kullanılarak hareket yakalama kurulumu. (B) Ön ve yan görünüm kayıtlarından çıkarılan vücut işaretlerini gösteren işaretsiz poz tahmini çıktıları. (C) Veri ön işleme iş akışı, burada önemli nokta çıkarma, eksik kare taraması, yörünge düzgünleştirme ve zamansal normalizasyon dahil. (D) Üst uzuv, gövde ve vücut merkezi anahtar noktalarından türetilen temsil eden yeniden oluşturulmuş hareket yörüngeleri. (E) Her hareket dizisinden çıkarılan hareket özellikleri; süre, ortalama hız, tepe hız, yörünge eğriliği, pürüzsüzlük indeksi, simetri indeksi, denge kaydırma genliği ve ritim kararlılığı. (F) Görsel çeviri için kullanılan dışa aktarılan hareket özellik veri seti. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

2. Tai Chi Hareketlerinin Seçimi ve Sanatçı Alımı

1. Hareket yakalama için sekiz temsilci Tai Chi formu seçin; böylece dairesel yörünge, ağırlık transferi, üst uzuv uzatması, gövde döndürme, denge geçişi ve ritim kontrolü gibi farklı kombinasyonları yakalayabilirsiniz (Tablo 2; Şekil 1B).
   NOT: Seçilen formlar arasında Açılış Formu, Bulut Elleri, Beyaz Turna Kanat Açıyor, Vahşi Atın Yelesi Ayırıyor, Diz Fırçası ve Dönme Adımı, Maymunu İyrtme, Kuşun Kuyruğunu Kavrayarak ve Kapanış Formu yer alır. Bu formlar, Tai Chi hareketini bedenlenmiş hareket verileri olarak analiz etmek için teknik bir temel^{sağlar 2}.
2. Tai Chi uygulayıcılarını işe alın ve hem deneyimli eğitmenler hem de orta seviye uygulayıcılar dahil edin. Deneyimli eğitmenleri, beş yıldan fazla öğretim veya performans deneyimine sahip bireyler olarak, ara düzey uygulayıcıları ise en az bir yıl düzenli uygulama deneyimi olan bireyler olarak tanımlayın.
3. Tüm potansiyel oyuncuları uygunluk açısından taratın. Son üç ay içinde kas-iskelet sistemi hasarı bildirmeyen ve seçilmiş tüm hareketleri kesintisiz tamamlayabilen 18–60 yaş arası bireyleri dahil edin.
4. Veri toplamadan önce tüm oyunculardan yazılı bilgilendirilmiş onay alın.
5. Üniversite Tai Chi eğitmenleri, kampüs uygulama grupları ve yerel uygulayıcı ağları aracılığıyla potansiyel performansçıları belirleyin. Adaylarla e-posta veya yüz yüze iletişime geçin, uygunluk kriterlerine göre taramak ve yalnızca yazılı bilgilendirilmiş onay verenleri kaydedin.
6. Toplamda 12 performans sanatçısı alın, bunların arasında beş deneyimli eğitmen ve yedi orta düzey uygulayıcı var. Bu örneği ön işleme ve özellik çıkarımı için hareket dizilerini oluşturmak için kullanın.
7. Kamu öğretiminde ve kültürel gösteri bağlamlarında yaygın olarak kullanılan 24 formlu basitleştirilmiş Yang tarzı Tai Chi müfredatından seçilmiş hareketler.
8. Araştırma ekibi ve Tai Chi eğitmenleri arasında tartışma yoluyla yavaş başlatma, dairesel yörünge, asimetrik uzatma, ileri transfer, gövde dönüşü, geri çekilme, çok aşamalı kuvvet entegrasyonu ve kapanış stabilizasyonunu kapsayan sekiz formu seçin. Bu kriterleri kullanarak seçilen formların, Tablo 2'deki görsel çeviri kurallarının hedeflediği hareket özelliklerini temsil ettiğini garanti edin.
9. Yaş, cinsiyet, boy, vücut kütlesi, el mesafesi, yılların Tai Chi deneyimi ve eğitmen veya orta seviye statüsü dahil olmak üzere performans demografiği ve uygulama özelliklerini kaydedin.
10. Nörolojik bozukluklar, denge bozuklukları, düzeltilmemiş görme bozuklukları, yakın zamanda ameliyat olmuş, tam hareket dizisini tamamlayamamış veya güvenli katılımı uygunsuz kılan herhangi bir durum bildiren adaylar hariç tutulur.
11. Hareket yakalama çalışmaları veya dijital kayıt prosedürleri konusunda önceden deneyim gerektirmez. Kayıttan önce, tüm sanatçılara kayıt akışını açıklayın ve iki kamera görüntüsünden kaydedilmekten rahat olduklarından emin olun.
12. Video kaydı, işaretsiz hareket analizi, anonimleştirilmiş veri depolama ve toplu sonuçların yayınlanması için etik onay prosedürüne izin verilmesini içermek.
13. Sanatçılara çalışma programı, kayıt talimatları, ısınma rehberliği ve kayıt öncesi soru sorma fırsatları sunun.

Tai Chi Hareketi	Bedenli Hareket Özelliği	Kültürel veya Bedensel Anlamı	Çıkarılan Hareket Göstergeleri	Dinamik Görsel Çeviri Kuralı
Açılış Formu	Yavaş başlatma, dikey yerleşme ve kontrollü kol kaldırma	Başlangıç, topraklama ve nefes ile vücut durumunun düzenlenmesi	Süre, pürüzsüzlük indeksi, ritim stabilitesi	Yavaş sönme, kademeli dikey genişleme ve düşük hızlı parçacık çıkışı
Bulut Elleri	Sürekli dairesel üst uzuv hareketi ve yanal vücut kayması	Döngüsellik, akış, süreklilik ve beden ile niyet arasındaki koordinasyon	Yörünge eğriliği, denge-kaydırma genliği, pürüzsüzlük indeksi	Dairesel akış çizgileri, yanlara görsel yerçekimi kaymaları ve sürekli parçacık izleri
Beyaz Turna Kanatlarını Açıyor	Asimetrik üst uzuv ekstantısı, açık duruş ve gövde rotasyonu	Uzanma, açıklık ve yukarı ile aşağı kuvvetler arasındaki denge	Simetri indeksi, tepe hız, üst uzum yer değiştirmesi	Bölünmüş katman bileşimi, yukarıya doğru ışık uzantısı ve asimetrik şeffaflık geçişleri
Vahşi Atın Yelesi Ayrılması	İleri adım atma, çapraz kol ayrımı ve ağırlık transferi	Yön genişleme, kuvvet ayrımı ve ileri niyet	Denge-kayma genliği, ortalama hız, yörünge eğriliği	Çapraz hareket kurdeleleri, ileri hareket eden görsel merkez ve katmanlı yay genişlemesi
Fırça Diz ve Twist Step	Koordineli adım, kol fırçalama ve gövde döndürme	Koruma, yönlendirme ve koordineli alt ve üst vücut kontrolü	Gövde yer değiştirmesi, simetri indeksi, düzgünlük indeksi	Dönen görsel alan, alt seviyede süpürme yolları ve yumuşamış kenar geçişleri
İpme Maymunu	Geriye adım, kol hareketleri ve kontrollü geri çekilme	Kontrol, dönüşüm ve istikrar kaybetmeden geri çekilin	Ritim stabilitesi, basamak yer değiştirme, çift taraflı koordinasyon	Dönüşümlü görsel darbeler, geriye doğru akan parçacıklar ve kademeli opaklık ritimleri
Kuşun Kuyruğunu Tut	Ardışık itme, koruma, yuvarlama, basma ve kapanış hareketleri	Birden fazla Tai Chi kuvvetinin ve sürekli cisim mantığının entegrasyonu	Eğrilik, pürüzsüzlük, ritim kararlılığı, denge-kaydırma genliği	Çok aşamalı yay dizileri, katmanlı kuvvet dalgaları ve aşamalı görsel sıkıştırma ve serbest bırakma
Kapanış Formu	Yavaş dönüş, kol indirme ve vücut stabilizasyonu	Tamamlanma, durgunluğa dönüş ve iç yerleşim	Süre, pürüzsüzlük indeksi, ritim stabilitesi	Yavaş yavaş solmak, aşağıya doğru görsel yerleşme ve parçacıkların merkeze doğru yakınması

Tablo 2: Tai Chi hareket özellikleri ve ilgili görsel çeviri kuralları. Bu tablo, seçilmiş sekiz Tai Chi formu için kullanılan bedenli hareket özelliklerini, kültürel veya bedensel anlamları, çıkarılan hareket göstergelerini ve kural temelli görsel çeviri haritalamalarını özetlemektedir. Listelenen hareket göstergeleri, hareket özellikli iletişim tasarım çerçevesinde kullanılan dinamik görsel değişkenlerin oluşturulmasını bilgilendirdi.

3. Hareket Yakalama Prosedürü

1. Her oyuncuya, resmi kayıttan önce yakalama alanında 5 dakikalık bir ısınma ve bir tanışma turu tamamlamasını söyle.
2. Her icracıya, seçilen sekiz Tai Chi formunun her birini doğal Tai Chi hızında üç kez gerçekleştirmesini söyler. Metronom veya dıştan uygulanan hareket hızı kullanmayın.
3. Her denemenin başında ön ve yan görünüm videolarının ön işlem sırasında hizalanmasını kolaylaştırmak için görsel bir senkronizasyon hareketi kaydedin.
4. Her duruşmaya benzersiz bir hareket tanımlayıcısı atayın. Tanımlayıcıya performans numarası, hareket türü ve deneme numarası ekleyin.
5. Denemeler arasında 10 saniyelik bir dinlenme aralığı sağlan. Bir sanatçı yorgunluk bildirdiğinde daha uzun bir dinlenme süresi sağlanır.
6. Hareket kesintiye uğradığında, işaretlenmiş yakalama alanının dışında yapıldığında veya bariz bir kayıt hatasından etkilendiğinde denemeyi bir kez tekrarlayın. Tam hareket kaydetme ve özellik çıkarma iş akışı Şekil 2'de gösterilmiştir.
   NOT: Şekil 2 , hareket kaydı ve özellik çıkarma sürecinin tamamını göstermektedir. Giyilebilir sensörlerin pratik olmadığı kültürel iletişim ortamlarına uygun, tekrarlanabilir ve düşük maliyetli veri toplama boru hattını sürdürmek için işaretsiz video tabanlı^{bir iş akışı kullanın 3}.
7. Nazik boyun, omuz, gövde, kalça, diz ve ayak bileği hareketliliği egzersizlerinden oluşan standart 5 dakikalık bir ısınma yapın; ardından yavaş kol kaldırma ve ağırlık kaydırma hareketleri yapılıyor. Resmi kayıt, ancak sanatçı rahatsızlık hissetmediğinde ve pratik dizisini sorunsuz tamamlayabildiğinde başlayın.
8. Tanışma sırasında, her oyuncudan seçilen formları işaretlenmiş alanda bir deneme geçişi tamamlamasını iste, operatör ise her iki kamera görüşünde vücut görüşünü kontrol eder. Sanatçı yakalama alanında kalıp kayıt ipuçlarını kesintisiz takip edebildiğinde alıştırmayı sona erdirin.
9. Doğal Tai Chi temposunu uygulayıcının genellikle öğretim veya uygulama sırasında kendi seçtiği tempo olarak tanımlayın. Performans göstericilere kamera için hızlanmamalarını ve sadece tempo belirgin şekilde kesintiye giriyorsa veya antrenman turuyla tutarsız olursa denemeyi tekrarlamalarını söyle.
10. Harekete başlamadan hemen önce görsel senkronizasyon hareketi olarak göğüs yüksekliğinde iki elle alkış kullanın. Her iki videoda da ilk el temas karesini işaretleyin ve ön işlem sırasında senkronizasyonu doğrulayın.
11. M##_P#_T# tanımlayıcı formatını kullanın; burada M hareketi, P performansçı numarasını ve T deneme numarasını belirtir. Örneğin, M02-P07-T3, P07 tarafından gerçekleştirilen üçüncü Cloud Hands denemesini ifade eder.
12. Yorgunluğu, performans göstericisinin kendi bildirimi, görünür istikrarsızlık, yavaş iyileşme veya ek dinlenme talepleri yoluyla değerlendirin. Herhangi bir yorgunluk göstergesi gözlemlendiğinde ek 30–60 saniyelik bir dinlenme süresi sağlanır.
13. Hareketleri Tablo 2'de belirtilen sabit sırayla kaydederek performansçılar arasında tutarlılığı koruyor ve operatör hatasını azaltacaktır. Hareket sırasını rastgele yapmayın çünkü amaç davranışsal tedavi karşılaştırması yerine hareket özelliği çıkarmasıdır.
14. Her denemeden önce aynı talimatı verin: Atanan Tai Chi formunu alışılmış Tai Chi hızında uygulayın, işaretlenmiş alanda kalın ve form tamamlanana kadar devam edin. Performansçılar arasında tutarlılığı korumak için hazırlanmış bir senaryodan talimatı okuyun.
15. Kesinti, tıkanma veya performans hatasından etkilenen bir deneme için hemen bir tekrara izin verin. Tekrarlanan deneme kullanılamaz kalırsa, duruşmayı hariç tutulmuş olarak belgeleyin ve hariç etme sebebini ön işlem günlüğüne kaydedin.
16. Her kayıt bloğundan önce ve ekipman ayarından önce kamera stabilizasyonunu, yakalama alanı görüşünü, ışık tutarlılığını ve gövde görüşünü kontrol edin. Kaydı durdurun ve kurulumu tekrarlayın, gölge, yansıma veya tıkanma olup olmadığını kontrol edin.
17. Video dosyalarını her kayıt oturumundan hemen sonra şifreli bir proje klasörüne aktarın ve ayrı bir depolama sürücüsüne yedekleyin. Ön ve yan görünüm kaydını açıp kayıt süresini, çerçeve sürekliliğini ve dosya isimlendirme tutarlılığını kontrol ederek dosya bütünlüğünü doğrulamak, ön işlemeden önce.
18. Aynı kurulum kontrol listesi, dosya adlandırma kuralları, senkronizasyon prosedürü ve deneme-tekrarlama kriterlerini kullanarak kayıt operatörlerini trenleyin. Kamera kurulumu ve kayıt kontrolü için bir operatör atanın, personel imkanı olduğunda protokol kontrol listesini tamamlamak üzere ikinci bir operatör atayın.

4. Hareket-Veri Ön İşleme

1. Daha fazla işlemeden önce kamera kararlılığı, gövde görünürlüğü, kare sürekliliği ve senkronizasyon açısından tüm ham video dosyalarını inceleyin.
2. Her videoyu poz tahmini boru hattına aktarın ve Şekil 1C ve Şekil 2B'de gösterildiği gibi poz tahmini boru hattı kullanarak 33 vücut simgesini kare kare çıkarın. Her hareket dizisi için önemli koordinatları virgülle ayrılmış değer (CSV) dosyaları olarak dışa aktarın.
3. Dışa aktarılan koordinat verilerini bilgisayar görüşü kütüphanesi, sayısal hesaplama kütüphanesi, veri yönetim kütüphanesi ve sinyal işleme kütüphanesi kullanarak Python'da işleyin. Verileri eksik kareler, kararsız anahtar nokta tahminleri ve vücut takip hataları açısından tara.
4. Eğer karelerin %15'inden fazlasında eksik veya kararsız anahtar nokta tahminleri varsa, oyuncu hareketi tamamlamadan durursa, vücut işaretlenmiş yakalama alanının dışına çıkarsa veya kamera tıkanması güvenilir yörünge yeniden yapılandırmasını engelliyorsa, hareket dizisini hariç tutun.
5. Şekil 2C'de gösterilen ön işleme iş akışının bir parçası olarak, 6 Hz kesme frekansına sahip dördüncü dereceden düşük geçirimli Butterworth filtresi kullanarak tutulan dizilerin gövde-anahtar noktası yörüngelerini düzleştirin.
6. Her tutulan diziyi zamansal olarak hareket döngüsünün %0–%100'ü olarak normalize edin, böylece farklı hareket hızlarına sahip oyuncular arasında karşılaştırma kolaylaştırılır.
7. Mekansal koordinatları performansa özgü vücut oranlarıyla normalleştirin. Omuz genişliğini üst uzuv yörüngesi karşılaştırmaları için birincil ölçeklendirme referansı olarak kullanın ve sonraki analizler için hareket yörüngelerini yeniden inşa edin (Şekil 2D).
8. İki eğitimli kodlayıcıyı tüm dışlanan dizileri bağımsız olarak incelemek üzere ve rastgele %20 bir tutulan diziler örneklemesini atandırın. Anlaşmazlıkları bir Tai Chi eğitmeniyle görüşerek çözün ve değerlendiriciler arası anlaşmayı değerlendirin.
9. Programlama ortamında poz tahmini boru hattını çalıştırın ve tam paket versiyonu ile model yapılandırmasını Materyal Tablosu'na kaydedin. Her video kare için dönüm noktası koordinatları oluşturmak amacıyla 33 işaretli tam vücut poz modelini kullanın.
10. Farklı doğrulanmış ayarlar kullanılmadıkça yer işareti düzgünleştirmesini etkinleştirin ve poz tahmini boru hattını model_complexity = 1, min_detection_confidence = 0.50 ve min_tracking_confidence = 0.50 olarak yapılandırın. Hem ön hem de yan görünüm videolarına aynı yapılandırma parametrelerini uygulayın.
11. Her videoyu codec uyumluluğu açısından inceleyin ve tüm vücut görünürken mekansal kırpma olmadan doğrudan bilgisayar görüşü kütüphanesi kullanarak kareleri okuyun. Yalnızca hareket başlatmadan önceki senkronizasyon segmentini ve taşınma tamamlandıktan sonra kullanılmayan kareleri belirleyici çıkarmadan önce kesin.
12. Her kare başına bir satır ve hareket tanımlayıcısı, çerçeve indeksi, zaman damgası, simge adı veya indeksi, normalize x-, y- ve z-koordinatları ile 33 vücut simgesi için görünürlük puanını içeren CSV dosyalarını dışa aktarın. Ön ve yan görünüm dosyalarını aynı hareket tanımlayıcıları kullanarak ayrı klasörlerde depolayın.
13. Bir dönüm noktası tahminini, görünürlük puanı 0.50'nin altında, koordinatlar bitişik kareler arasında medyan üçten fazla mutlak sapma değiştiğinde veya işaret görünür gövde bölgesinin dışına çıktığında kararsız olarak sınıflandırın. Kararsız işaretler büyük üst uzuv, gövde veya kalça işaretlerini etkilediğinde incelenmek için bayrak dizileri.
14. Çerçeve indekslerindeki veya zaman damgalarındaki süreksizliklerden ve dışa aktarılan CSV dosyalarındaki eksik işaret satırlarından eksik kareleri tespit edin. Düzleştirmeden önce, ardışık beşten az izole aralıkları doğrusal olarak interpole eder. Eksik veya kararsız kareler toplam dizinin %15'ini aştığında dizileri hariç tutun.
15. Vücut takip hatalarını görsel inceleme ve otomatik kontrollerle sol-sağ simge işareti değişimleri, inanılmaz eklem yerinden kayma, ani tam vücut pozisyon değişimleri ve yakalama alanı dışındaki vücut koordinatları için tespit edin. Etkilenen dizileri kodlayıcı incelemesi için işaretleyin ve güvenilir yörünge rekonstrüksiyonu mümkün olmadığında hariç tutun.
16. Hareket tanımlayıcısı, performans tanımlayıcısı, hareket türü, deneme numarası, hariç etme nedeni, eksik anahtar noktaların yüzdesi ve incelemeci kararını içeren bir ön işlem günlüğünde tüm hariç dizileri belgeleyin. Ön işlem boyunca karşılık gelen dizi durumu, eksik anahtar noktası yüzdesi ve inceleme bayrağı alanlarını koruyun.
17. Her koordinat yörüngesinin sıfır faz filtrelenmesini gerçekleştirmek için scipy.signal.butter ve scipy.signal.filtfilt fonksiyonlarını kullanarak dördüncü dereceden 6 Hz Butterworth düşük geçirim filtresini uygulayın. Nyquist frekansını belirlemek için 30 kare/s örnekleme hızını kullanın ve tüm saklanan dizilere aynı filtre parametreleri uygulayın.
18. Hareket başlatmayı, senkronizasyon hareketinden sonra bilek veya vücut merkezi hızının diziye özgü zirve hızının %5'ini aşan ilk sürekli artış olarak tanımlayın. Hareket tamamlanması, son hareket aşamasından sonra hızın en az 10 ardışık kare boyunca bu eşiğin altında kaldığı ilk nokta olarak tanımlayın.
19. Her tutulan diziyi hareket döngüsünün %0–%100'ünü temsil eden 101 eşit aralıklı zaman noktasına yeniden örnekleyin; bu, düzgünleştirilmiş koordinat yörüngelerini interpolasyon yoluyla gerçekleştirir. Çapraz performans karşılaştırması ve ardından hareket özelliği çıkarımı için normalize edilmiş dizileri kullanın.
20. Omuz genişliğini, sol ve sağ omuz işaretleri arasındaki Öklid mesafesi olarak ölçün. Kararlı çerçeveler arasındaki medyan değeri performansa özgü ölçeklendirme referansı olarak kullanın ve ortaya çıkan ölçek faktörünü aynı performansçıdan alınan tüm tutulan denemelere uygulayın.
21. Koordinatları ve denklemleriyle normalize edin; burada x_c ve y_c vücut-merkez koordinatlarını, W_s ise oyuncuya özgü omuz genişliğini temsil eder. Aynı normalizasyon prosedürünü üst uzuv, gövde ve vücut merkezi yörüngelerine uygulayın.
22. Kodlayıcıları önceden tanımlanmış dışlama kriterleri, temsilci örnek videolar ve resmi kodlamadan önce bir pilot inceleme kullanarak eğitin. Kodlayıcıların çalışma verilerini incelemeden önce eksik anahtar noktaların, tıkanmaların, takip hatalarının ve kesintiye uğrayan performansların tutarlı şekilde tespit edilmesini göstermelerini zorunlu kılın.
23. Her Tai Chi formunun temsil edilmesi için hareket türüne göre stratifikasyonlu rastgele örnekleme kullanarak %20 tutulan dizis inceleme örneğini seçin. Kodlayıcı incelemesinden önce saklanan hareket tanımlayıcı listesinden rastgele örneği oluşturun.
24. Değerlendirme organları arası anlaşmayı tutma/hariç tutma kararları için Cohen' κ ve hariç gerekçesi sınıflandırmaları için yüzde anlaşma kullanılarak hesaplayın. Tutulan veri setini tamamlamadan önce κ değerlerini 0.80 ≥ kabul edilebilir olarak düşünün.
25. Tüm ön işleme betiklerini, programlama ortamını belgeleyen bir gereksinim dosyasıyla birlikte tarihli bir proje dizininde ve poz tahmini boru hattı, bilgisayar görüşü kütüphanesi, sayısal hesaplama kütüphanesi, veri yönetim kütüphanesi ve sinyal işleme kütüphanesinin tam sürümlerini içeren bir gereksinim dosyasıyla birlikte depolayın. Sonraki script revizyonlarını, özellik çıkarımı yeniden çalıştırmadan önce bir değişiklik günlüğüne kaydedin.
26. Ön işlem boyunca kalite kontrol kayıtlarını tutun; ardışık durum, eksik anahtar nokta yüzdesi, inceleme bayrakları ve kodlayıcı kararları dahil. Bu kayıtları, kaliteli tarama sonrası 288 kaydedilmiş hareket dizisinden 264 tutulan diziye geçişi belgelemek için kullanın.

5. Hareket Özelliği Çıkarımı ve Görsel Çeviri

1. Hareket süresini, hareketin başlangıcına ile hareketin tamamlanması arasındaki geçen süre olarak hesaplayın. Üst uzum ve gövde anahtar noktalarının ardışık kareler boyunca yer değiştirmesinden ortalama hız ve maksimum hızı hesaplayın. Hareket süresi, hız, yörünge eğriliği, pürüzsüzlük, simetri, denge-kayma genliği ve ritim kararlılığı özelliklerini Şekil 2E'de özetlediği gibi çıkarın.
2. Üst uzuv hareket yollarının daireselliğinden yörünge eğriliğini hesaplayın. Hareket akıcılığını kare-kare-kare-hızlanma varyasyonundan elde edin.
3. Sol ve sağ eklem hareketlerini karşılaştırarak simetri hesaplayın. Hareket döngüsü boyunca vücut merkezinin yatay yer değiştirmesinden denge-kayma genliğini tahmin edin.
4. Hareket döngüsü boyunca hız zirvelerindeki zamansal değişimden ritim kararlılığını hesaplayın.
5. Her geçerli diziye yörünge eğriliği, pürüzsüzlük, ritim kararlılığı ve denge kaydırma genliğinin ağırlıklı bir kombinasyonu kullanarak görsel bir çeviri puanı atayın. Ortaya çıkan hareket-özellik veri setini görsel çeviri için dışa aktarın (Şekil 2F).
6. Çıkarılan hareket özelliklerini, kural tabanlı görsel çeviri sistemi kullanarak dinamik görsel öğelere dönüştürün. Her görsel değişkeni, Şekil 3A'da gösterilen çeviri matrisi kullanarak belirli bir bedenlenmiş hareket özelliğine bağlayın.
7. Yüksek yörünge eğriliğini dairesel akış çizgilerine ve ark şeklinde parçacık yollarına çevirin (Şekil 3B). Daha yüksek ritim kararlılığı değerlerini daha yavaş ve daha düzenli nabız desenlerine eşleyin (Şekil 3C).
8. Daha büyük denge-kayma genliklerini görsel merkezin görünür hareketine çevirin (Şekil 3D). Daha yüksek pürüzsüzlük değerlerini sürekli gradyan geçişlerine ve daha yüksek simetri değerlerini aynalı veya dengeli görsel bileşimlere eşleyin (Şekil 3E).
9. Tai Chi eğitmenleri ve görsel iletişim tasarım uzmanlarıyla görsel çeviri kurallarını gözden geçirin. Görsel eşlemelerin bedenlenmiş hareket mantığını korurken dekoratif bozulmayı en aza^{indirdiğini doğrulayın 14}. Bu çeviri kuralları kullanılarak oluşturulan temsil hareket-özellik bilgili görsel prototip Şekil 3F'de gösterilmiştir.
10. Süreli hesaplamalar için zamansal normalizasyon sırasında tanımlanan aynı hareket-başlatma ve hareket tamamlama noktalarını kullanın. Hareket süresini (son kare − başlangıç karesi)/30 kare/s olarak hesaplayın ve sonucu saniyeler içinde raporlayın.
11. Ardışık simge koordinatlarının Öklid yer değiştirmesini kullanarak kare-kare hızını hesaplayın:
     
    Burada, v_t karedeki anlık hızdır, (x_t, y_t, z_t) t çerçevesindeki işaret koordinatları, (x_t−1, y_t−1, z_t−1) önceki çerçevedeki işaret koordinatlarıdır ve Δt ardışık kareler arasındaki zaman aralığıdır (1/30 s). Düzleştirilmiş, omuz genişliğiyle normalize edilmiş koordinatlar kullanın ve hızı normalize vücut genişliği birimleriyle saniyede raporlayın.
12. Üst ve sağ bilekleri, dirsekleri, omuzları, kalçaları ve hesaplanan vücut-merkez yörüngesini üst uzuv ve gövde hızı tahmin ederken dahil edin. Üst uzuv hareketini karakterize etmek için bilek ve dirsek yörüngelerini, gövde hareketini ve denge ile ilgili hareketi karakterize etmek için omuz–kalça merkez traektorilerini kullanın.
13. Ardışık koordinat üçlülerinden yörünge eğriliğini şu şekilde tahmin edin:
    
    Normalleştirilmiş hareket döngüsü ve üst uzuv yörüngeleri boyunca ortalama eğrilik değerleri.
14. Daireselliği tutulan diziler boyunca üst uzum yörüngelerinin en min–max normalize ortalama eğriliği olarak nicelikle ölçülür. Daha yüksek değerler, daha sürekli yay benzeri veya dairesel yörüngeler ve dairesel akış hattı görsel dönüşümü için daha uygun olduğunu gösterir.
15. Filtreleme sonrası kare-kare ivme değişiminden akıcılık, raporlama için 0–100 arasında yeniden ölçeklendirilen ters normalize hızlanma-varyasyon skoru kullanılarak hesaplanın. Daha yüksek değerler, daha az ani ivme değişimiyle daha akıcı hareket anlamına gelir.
16. Zamansal hizalama sonrası sol ve sağ taraftaki simgesel yol yörüngeleri arasındaki normalize kök-ortalama kare farkı olarak simetri bir çıkarma olarak nicelikle ölçün. Daha yüksek simetri değerleri, daha dengeli çift taraflı hareket desenlerini gösterir.
17. Vücut merkezini, her frame için sol omuz, sağ omuz, sol kalça ve sağ kalça işaretlerinin ortalama pozisyonu olarak hesaplayın. Ortaya çıkan vücut-merkez yörüngesini vücut dönüşümü ve denge kaydırma özelliklerini tahmin etmek için kullanın.
18. Denge-kayma genliğini, hareket döngüsü boyunca normalleştirilmiş yatay vücut-merkez yer değiştirme aralığı olarak hesaplayın:
     B = maksimum (x′_merkez) − min (x′_merkez)
    Daha büyük değerler, kamera görüşüne bağlı olarak daha fazla lateral veya anteroposterior ağırlık transferini gösterir.
19. Hız zirvelerini, diziye özgü zirve hızının en az %10'u ve minimum beş kare ayırma ile yumuşatılmış hız profiline uygulanan bir zirve tespit prosedürü kullanarak tanımlayın. Ön işlem sırasında işaretlenen diziler için görsel olarak algılanan zirveler incelendi.
20. Ritim kararlılığını, hareket döngüsü boyunca zirveler arası aralıkların varyasyon katsayısı bir çıkar olarak niceliklendirin ve raporlama için sonucu 0–100 olarak yeniden ölçeklendirin. Daha yüksek değerler, hareket aşamaları arasında daha düzenli zamanlama anlamına gelir.
21. Min–max ölçeklendirme kullanarak kombinasyondan önce tüm hareket özelliklerini normalleştirin:
     
    Her özelliği bağımsız olarak normalize edin ki ölçüm ölçeği nedeniyle hiçbir bireysel özellik baskın olmasın.
22. Görsel çeviri puanını (VTS) şu şekilde hesaplayın:
     VTS = 100 × (0.35C_normu + 0.30S_normu + 0.20R_normu + 0.15B_norm)
    Burada C, S, R ve B sırasıyla eğrilik, pürüzsüzlük, ritim kararlılığı ve denge-kaydırma genliğini gösterir. Daha yüksek puanları, üstün Tai Chi performansından ziyade hareket özellikli dinamik görsel çeviriye daha uygun olarak yorumlayın.
23. Özellik ağırlıklarını seçmek için Tai Chi eğitmenleri ve görsel iletişim tasarım araştırmacıları arasında uzman tartışmaları yoluyla seçin; bu özellikler en doğrudan görünür akış ve sürekliliği etkilediği için eğrilik ve pürüzsüzlüğe daha fazla ağırlık verirsiniz. Ortaya çıkan puan sıralamalarını, hareketten görsel uygunluğa dair uzman değerlendirmeleriyle son analizden önce doğrulayın.
24. Programlama ortamında hareket özelliği çıkarımı yaparak bilgisayar görüş kütüphanesi, simge çıkarımı için poz tahmini boru hattı, koordinat işleme için sayısal hesaplama kütüphanesi ve veri yönetim kütüphanesi ile filtreleme ve sinyal analizi için sinyal işleme kütüphanesi kullanılarak. Analiz betiklerini, paket sürümlerini ve dışa aktarılan CSV dosyalarını proje veri setiyle arşivleyin.
25. Kural tabanlı görsel çeviri iş akışını, parametre girişi olarak normalize edilmiş CSV hareket özellikleri ve gerektiğinde nihai kompozisyon için Adobe After Effects kullanarak TouchDesigner görsel geliştirme platformunda uygulayın. Her hareket özellik vektörünü içe aktarın, hareket özelliklerini önceden tanımlanmış görsel parametrelere eşleyin, dinamik çıktıyı önizleyin ve kullanıcı değerlendirmesi için nihai görsel prototipi dışa aktarın.
26. Tasarım incelemesi sırasında normalize edilmiş hareket özelliklerini sürekli olarak görsel parametrelere eşleyin ve düşük (<0,33), orta (0,33–0,66) ve yüksek (>0,66) değer aralıklarını kullanın. Örneğin, daha yüksek eğrilik yay yarıçapını ve akış hattı yoğunluğunu artırır, daha yüksek ritim stabilitesi darbe düzensizliğini azaltır ve daha büyük denge-kaydırma genlikleri görsel merkez yer değiştirmesini artırır.
27. Eğrilik parametresinden dairesel akış çizgileri ve parçacık yörüngeleri, ritim stabilitesinden nabız zamanlaması, denge kaydırma genliğinden görsel merkez hareketi, pürüzsüzlükten gradyan sürekliliği ve simetriden aynalanan bileşim gücü oluşturun. Tüm prototiplerde renk paletlerini, arka planları ve tipografiyi aynı şekilde koruyarak hareketten kaynaklanan dinamiklerle ilgisi olmayan kafa karıştırıcı etkileri en aza indirin.
28. Prototip üretimi sırasında görsel eşlemeleri sürekli uygulayın, böylece hareket özelliklerindeki kademeli farklılıklar görsel davranışta orantılı değişiklikler yaratsın. Kategorik etiketleri yalnızca uzman değerlendirmesi sırasında kullanarak, düşük, orta ve yüksek görsel çeviri uygunluğu tartışmasını kolaylaştırın.
29. İki Tai Chi eğitmeni ve iki görsel iletişim tasarım uzmanıyla çeviri kurallarını gözden geçirin. Hareket-özellik hizalanmasını, kültürel yorumlanabilirliğini, görsel netliği ve dekoratif bozulma riskini değerlendirin ve uzlaşmaya ulaşılana kadar çeviri kurallarını gözden geçirin.
30. Her görsel eşlemenin Tablo 2'de özetlenen amaçlanan hareket özelliklerini doğru şekilde temsil edip etmediğini ve uzman incelemecilerin hizalanmayı ve yorumlanabilirliği kabul edilebilir olarak değerlendirip değerlendirmemediğini belirleyerek bedenlenmiş hareket mantığının korunmasını değerlendirin. Dekoratif, yanıltıcı veya orijinal hareket özelliklerini yeterince temsil etmeyen haritalamaları gözden geçirin, ardından nihai görsel prototipler oluşturulur.

Şekil 3. Tai Chi hareket özelliklerinin kural tabanlı dinamik görsel değişkenlere çevrilmesi. (A) Çıkarılan hareket özelliklerini ilgili görsel değişkenlerle bağlayan görsel çeviri matrisi. (B) Yörünge eğriliğinin dairesel akış çizgilerine ve parçacık yörüngelerine örnek çevirisi. (C) Ritim kararlılığının animasyon zamanlaması ve nabız desenlerine dönüştürülmesi örneği. (D) Denge kayması genliğinin görsel merkezin ve ağırlıklı kompozisyonun hareketine örnek çevrilmesi. (E) Düzgünlük ve simetrinin gradyan sürekliliği ve bileşimsel dengeye örnek çevrilmesi. (F) Çıkarılan hareket özelliklerinden oluşturulan temsili dinamik görsel prototip. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

6. Prototip Geliştirme ve Kullanıcı Değerlendirme Kurulumu

1. Deneysel karşılaştırma için üç iletişim materyali geliştirin: statik grafik koşul, geleneksel video koşulu ve görsel çeviri sisteminden üretilen hareket verisi odaklı dinamik görsel tasarım koşulu (Şekil 1D). Ortaya çıkan hareket verisi odaklı görsel prototip, Şekil 3F'de gösterilmiştir.
2. Üç iletişim materyalini pozlama süresi, bilgi yoğunluğu, hareket sunum sırası, tipografi ve renk paleti açısından standartlaştırın.
3. 18–35 yaş arası, normal veya düzeltilmiş görmeye sahip ve profesyonel Tai Chi öğretim geçmişi olmayan 180 uygun katılımcıyı işe alın. Katılımcıları üç iletişim koşuluna, 1:1:1 tahsis oranı kullanarak rastgele atanır (Tablo 3).
4. Kullanıcı değerlendirmesini özel bir etkileşim odasında gerçekleştirin. Tüm deneysel materyalleri aynı 24 inçlik monitörde gösterin ve katılımcıları ekrandan yaklaşık 70 cm uzakta konumlandırın.
5. Tüm deneysel koşullarda tutarlı oda aydınlatması, ses seviyesi, izleme mesafesi, ekran çözünürlüğü ve pozlama süresi korun.
6. Katılımcıların 4 dakikalık bir maruz kalma süresi içinde atanan materyali gözden geçirmelerine izin verin. Davranışsal etkileşim göstergeleri olarak inceleme davranışı, tekrar oynatma davranışı, kaydırma davranışı ve etkileşim davranışını kaydedin. Algılanan iletişim tasarım kalitesi, bedenli anlayış, estetik katılım, duygusal rezonans, paylaşım niyeti ve koruma niyetini birbirine bağlayan kavramsal değerlendirme çerçevesi, Şekil 1E'de gösterilmiştir.
7. Statik grafik durumu, sekiz Tai Chi formunu, kısa hareket-anlamlı etiketleri ve diğer koşullarda kullanılan aynı açıklayıcı metni sunan durgun görsel paneller dizisi olarak oluşturun. Panelleri 1920 × 1080 piksel aralığında dışa aktarın ve 4 dakikalık pozlama süresi boyunca aynı monitörde sunun.
8. Aynı kaydedilmiş Tai Chi kaynak materyalinden, 4 dakikalık 1920 × 1080 piksel, 30 kare/s H.264 MP4 sekansına düzenlenmiş geleneksel video koşullarını oluşturun. Hareket özellikli görsel örtüler olmadan sadece geleneksel video görüntüleri ve metin etiketleri kullanın.
9. Hareket-veri odaklı dinamik görsel tasarım koşulunu normalleştirilmiş hareket özellik verilerini görsel geliştirme platformuna aktararak, Adım 5'te tanımlanan kural setini uygulayarak ve diğer iki koşulla aynı hareket sırası ve açıklayıcı metinle 4 dakikalık bir prototipi dışa aktararak oluşturun.
10. Aynı sekiz Tai Chi formunu üç koşulda da sunun: Açılış Formu, Bulut Elleri, Beyaz Turna Kanatlarını Açıyor, Vahşi Atın Yelesi Ayırıyor, Diz Fırçası ve Dönme Adımı, Maymunu İtme, Kuşun Kuyruğunu Kavrayacak ve Kapanış Formu. Her koşul, hareket adını, somutlaştırılmış anlamının kısa bir açıklamasını ve aynı sunum sırasını içerir.
11. Bilgi yoğunluğunu, pozlama süresi, hareket sayısı, hareket sırası, açıklayıcı etiket sayısı, yaklaşık kelime sayısı ve her harekete ayrılan ekran alanını eşleştirerek standartlaştırın. Test öncesi tüm materyalleri gözden geçirerek hiçbir koşulda diğerlerinde eksik kavramsal bilgi içermediğinden emin olun.
12. Her durumda aynı sans-serif yazı tipini, etiket hiyerarşisini, nötr arka planı ve sınırlı mavi-gri aksan paletini kullanın. Metin boyutu, etiket yerleşimi ve hareket başlıklarını tutarlı tutun ki grup farklılıkları iletişim tarzını yansıtsın, alakasız grafik stil değil.
13. Kullanıcı değerlendirme katılımcılarını üniversite posta listeleri, kampüs bildirimleri ve tasarım kursu katılımcı havuzları aracılığıyla kazanın. İlgilenen gönüllüleri yaş, görme durumu, profesyonel Tai Chi öğretim geçmişi ve tam değerlendirme oturumunu tamamlama yetenekleri açısından taran.
14. Bilgi kazanımı ve bedenli anlama sonuçlarında orta ölçekli gruplar arasındaki farkları tespit etmek için yeterli istatistiksel güç sağlamak için, her koşul başına yaklaşık 60 katılımcıdan oluşan hedef örneklem büyüklüğü belirleyin. Son analiz edilen örneklem, üç koşul arasında dağınık 180 katılımcıyı içeriyordu.
15. Üç koşul boyunca 1:1:1 hedef oranıyla bilgisayar tabanlı blok rastgeleleştirme kullanılarak tahsis dizisini oluşturun. Uygunluk taraması ve temel ölçümler tamamlanana kadar gizli durum ataması.
16. Katılımcı yaşını, cinsiyetini, önceki Tai Chi aşinalığını, önceki soyut olmayan kültürel miras deneyimini, tasarım geçmişini, vizyon durumunu ve ön test kültürel bilgi puanını kaydedin. Bu değişkenleri deneysel gruplar arasında temel eşdeğerliği değerlendirmek için kullanın.
17. Profesyonel Tai Chi öğretmenlik geçmişine, düzeltilmemiş görme bozukluklarına, anlamayı etkileyebilecek kendi bildirimlerine sahip bilişsel veya nörolojik durumları, prototip tasarım sürecine önceden katılımı veya eksik anket veya görev verisi olan bireyleri hariç tutun.
18. Materyalleri 1920 × 1080 piksel çözünürlükte ve 60 Hz yenileme hızında Dell P2422H 24 inç monitörde sunun. Tüm oturumlarda aynı ekran parlaklığı ve renk ayarlarını koruyun ve tüm uyaran alanının 70 cm izleme mesafesinden görünür olduğunu kontrol edin.
19. Tüm kullanıcı değerlendirme oturumları boyunca sabit iç aydınlatmayı koruyun ve monitörde doğrudan parlamadan kaçının. Her seanstan önce, tutarlı aydınlatma, minimum arka plan gürültüsü ve görsel dikkat dağıtıcı unsurların yokluğunu kontrol edin.
20. Katılımcılara maruz kalmadan önce standartlaştırılmış yazılı ve sözlü talimatlar verin. Katılımcılara, verilen iletişim materyalini gördükten hemen sonra bilgi, tanıma ve kullanıcı deneyimi değerlendirmelerini tamamlayacaklarını bildirin.
21. 4 dakikalık maruz kalma süresinde, katılımcılara verilen materyalde sunulan hareket isimlerini, bedenli anlamları ve görsel ipuçlarını öğrenmeleri için talimat verilmelidir. Maruz kalma süresi boyunca ek açıklama yapma.
22. Katılımcıların yalnızca atanan koşulun imkanları dahilinde inceleme, tekrar oynatma, kaydırma veya etkileşim kurma imkanı verin: statik grafik durumu için durağan panel incelemesi, geleneksel video durumu için tekrar kontrolü ve hareket verisi odaklı dinamik görsel tasarım koşulları için özellik bağlantılı etkileşim. Tüm izin verilen eylemleri davranışsal etkileşim göstergeleri olarak kaydedin.
23. Sunum bilgisayarının olay kaydetme sistemini kullanarak inceleme, tekrar oynatma, kaydırma ve etkileşim davranışlarını kaydedin. Katılımcı seviyesindeki logları, katılımcı kimliği, deneysel durum, bekleme süresi(ler), inceleme/tekrar sayısı, etkileşim tıklamaları ve gönüllü paylaşım seçimi içeren CSV dosyaları olarak dışa aktarın.
24. Bekleme süresi toplam izleme veya etkileşim süresi olarak tanımlanır, inceleme/tekrar izleme sayısı olarak tekrar görüş veya tekrar izleme sayısı olarak ve etkileşim tıklamaları maruz kalma sırasında katılımcı tarafından başlatılan seçimlerin sayısı olarak tanımlanır. Değerlendirme tamamlandıktan sonra gönüllü paylaşım seçimini ikili (evet/hayır) bir sonuç olarak kaydedin.
25. Maruz kalmadan hemen önce ve sonra 20 maddelik kültürel bilgi değerlendirmesi uygulayın. Bilgi kazanımını test sonrası puan çıkar olarak hesaplayın; daha yüksek değerler ise atanan iletişim materyalinden kısa süreli daha fazla öğrenmeyi gösterir.
26. Hareket tanımayı, katılımcılardan incelenen sekiz hareketin bir listesinden her Tai Chi formunu tanımalarını isteyerek ölçün. Yanıtları doğru veya yanlış olarak puanlayın ve katılımcı düzeyinde tanıma doğruluğunu hesaplayın.
27. Katılımcılardan her hareket temsilini karşılık gelen bedenlenmiş anlamıyla (örneğin, dairesellik, topraklanma, denge kayması veya kontrol kaybı olmadan geri çekilme) eşleştirmelerini isteyerek hareket anlamı tanıma ölçüm. Performansı doğru eşleştirilen öğelerin yüzdesi olarak ifade edin.
28. Katılımcıların beden ritmi, denge transferi, yörünge akışı ve hareket mantığı algısını değerlendiren Likert tipi anket öğeleri kullanılarak bedenli anlayışı ölçmek. Ortalama eşya puanları, böylece daha yüksek değerler daha güçlü algılanan bedenlenmiş anlayışı gösterir.
29. Dijital miras ve kullanıcı deneyimi literatüründen uyarlanmış çok boyutlu 7 noktalı Likert ölçekleri kullanarak duygusal rezonans, estetik katılım, kültürel özgünlük, koruma niyeti ve paylaşım niyetini ölçin. Her yapıyı, güvenilirlik değerlendirmesinden sonra tutulan öğelerin ortalaması olarak hesaplayın. 10 maddelik Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği (SUS) kullanılarak algılanan kullanılabilirliği ^{değerlendirin15}.
30. Materyal maruziyetinden sonra NASA Görev Yükü Endeksi (NASA-TLX⁾¹⁶ kullanılarak bilişsel iş yükünü ölçün ve elde edilen puanı 0–100 aralığına dönüştürün. Düşük puanlar, iletişim materyalinin yorumlanırken algılanan iş yükünün daha düşük olduğunu gösterir.
31. Tüm anketleri maruz kalma ve tanıma görevlerinden hemen sonra sunum bilgisayarında elektronik olarak yönetin. Anonimleştirilmiş katılımcı tanımlayıcıları kullanarak yanıtları dışa aktarın.
32. Katılımcı yanıtlarını tamlık, tekrarlanan tanımlayıcılar, inanılmaz değerler ve eksik görev sonuçları açısından istatistiksel analizden önce taran. Eksik oturumları hariç tutun ve Tablo 3'te bildirilen nihai analiz edilen örneklemi koruyun.
33. Tüm katılımcı verilerini, anonimleştirilmiş katılımcı tanımlayıcıları kullanarak yalnızca araştırma ekibinin erişebileceği şifreli korumalı araştırma dosyalarında depolayın. Analizden önce kişisel tanımlayıcıları kaldırın ve kurumsal etik ve veri yönetimi politikalarına uygun olarak çalışma kayıtlarını saklayın.

Değişken	Statik Grafik Grubu (n = 58)	Geleneksel Video Grubu (n = 60)	Dinamik Görsel Tasarım Grubu (n = 62)	İstatistiksel Test	p Değer
Yaş (yıllar)	23.4 ± 3.8	23.7 ± 4.1	24.0 ± 3.9	Tek yönlü ANOVA	0.71
Kadın, n (%)	33 (56.9)	35 (58.3)	37 (59.7)	Ki-kare testi	0.95
Tasarım geçmişi, n (%)	19 (32.8)	21 (35.0)	22 (35.5)	Ki-kare testi	0.94
Önceki Tai Chi Aşinalığı (1–7)	2.8 ± 1.3	2.9 ± 1.4	3.0 ± 1.3	Tek yönlü ANOVA	0.68
Önceki maddi olmayan kültürel miras maruziyeti (1–7)	3.1 ± 1.4	3.2 ± 1.5	3.3 ± 1.4	Tek yönlü ANOVA	0.74
Ön sınav kültürel bilgi puanı (0–20)	6.7 ± 2.4	6.9 ± 2.6	6.8 ± 2.5	Tek yönlü ANOVA	0.91
Normal veya düzeltilmiş görme, n (%)	58 (100.0)	60 (100.0)	62 (100.0)	Fisher'ın tam testi	1
Profesyonel Tai Chi öğretim geçmişi, n (%)	0 (0.0)	0 (0.0)	0 (0.0)	Geçerli değil	—

Tablo 3: Katılımcı özellikleri ve deneysel grup dağılışı. Temel demografik özellikler, önceki Tai Chi aşinalığı, önceki maddi olmayan kültürel miras maruziyeti ve statik grafik, geleneksel video ve dinamik görsel tasarım koşullarına atanmış katılımcılar için ön test kültürel bilgi puanları. Veriler ortalama ± standart sapma veya n (%) olarak sunulur. Gruplar arasında temel eşdeğerliği değerlendirmek için istatistiksel karşılaştırmalar yapıldı.

Sonuçlar

Seçilmiş Tai Chi Hareketlerinin Hareket Özellik Özellikleri
Sekiz seçilmiş Tai Chi formunda 12 icracıdan toplam 288 Tai Chi hareket sekansı kaydedildi. Tamamlanmamış çalıştırma, aşırı eksik anahtar nokta tahminleri, kamera tıkanması, kararsız işaret takibi veya kesintili performans olan diziler hariç tutulduktan sonra, özellik çıkarımı için 264 geçerli dizi tutuldu. Her hareket tipi için geçerli dizis sayısı 31 ila 34 arasında değişiyordu (Tablo 4).

Tartışma

Bu çalışma, bedenli Tai Chi bilgisinin dinamik görsel tasarıma dönüştürülmesi için sağlam, hareket özellikli bir protokol sunar ve değerlendirir. Çalışmanın temel amacı, ampirik olarak çıkarılan kinematik özelliklerin, bedenli kültürel anlamın iletişimini iyileştiren yorumlanabilir görsel değişkenlere dönüştürülemeyeceğini belirlemekti. Bulgular, harekete dayalı maddi olmayan kültürel miras iletişiminin yüzeysel görsel güzelleştirmeden çok daha fazlasını gerektirdiğini göstermektedir. Be...

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Adobe After Effects	Adobe Inc.	Adobe After Effects 2024 (v24.6)	Gereksinim durumunda nihai prototip kompozisyonu için kullanılan hareket grafikleri ve görsel efekt yazılımı.
Computer Workstation	Dell Technologies	Precision 3660 Tower; Intel Core i7-12700 CPU; NVIDIA GeForce RTX 3060 GPU; 32 GB RAM; 1 TB SSD	Hareket verisi işleme, özellik çıkarma, görselleştirme oluşturma ve istatistiksel analiz için kullanılan iş istasyonu.
Dell 24-inch Monitor	Dell Technologies	P2422H	Kontrollü kullanıcı değerlendirme deneyi için kullanılan ekran monitörü (1920 × 1080 piksel, 60 Hz).
Digital Video Camera	Sony Corporation	ILCE-7M4	Hareket yakalama için senkronize ön ve yan görünüm kameraları (1920 × 1080 piksel, 30 kares/sn).
MediaPipe Pose	Google LLC	MediaPipe 0.10.14	33-landmark tam vücut duruş modelini (model_complexity = 1, min_detection_confidence = 0.50, min_tracking_confidence = 0.50) kullanarak işaretsiz duruş tahmin işlem hattı.
NumPy	NumPy Developers	NumPy 1.26.4	Koordinat işleme ve hareket özelliği hesaplamalarında kullanılan sayısal hesaplama kütüphanesi.
OpenCV	OpenCV Team	OpenCV 4.9.0	Video işleme, kare çıkarma ve ön işleme için kullanılan bilgisayar görüşü kütüphanesi.
Operating System	Microsoft	Windows 11 Pro 23H2, 64-bit	Hareket verisi işleme ve görselleştirme oluşturma için kullanılan işletim sistemi.
Pandas	Pandas Development Team	Pandas 2.2.2	Yapılandırılmış veri işleme ve CSV dışa aktarma için kullanılan veri yönetim kütüphanesi.
Python	Python Software Foundation	Version 3.11	Veri işleme işlem hattı için kullanılan programlama dili ortamı.
Randomization Software	Microsoft Corporation	Microsoft Excel for Microsoft 365, Version 2405	Katılımcı dağılımı için bilgisayar tabanlı blok rastgele sıralama dizisini oluşturmak için kullanılır.
SciPy	SciPy Developers	SciPy 1.13.1	Butterworth filtreleme ve hareket sinyali analizi için kullanılan sinyal işleme kütüphanesi.
Statistical Analysis Software	IBM Corp.	IBM SPSS Statistics 29.0	Güvenilirlik analizi, hipotez testi, aracılık analizi ve yapısal eşitlik modellemesi için kullanılır.
Survey Administration Platform	Qualtrics LLC	Qualtrics XM web platform (accessed May 2026)	Anketleri yönetmek ve katılımcı yanıtlarını elektronik olarak toplamak için kullanılan platform.
TouchDesigner	Derivative	TouchDesigner 2023.11880	Hareket özelliklerine dayalı dinamik görselleştirmeler oluşturmak için kullanılan görsel geliştirme platformu.
Tripod	Manfrotto	MK055XPRO3	Hareket yakalama sırasında kameraları sabitlemek için kullanılan tripod.
Video Synchronization Software	Custom Python/OpenCV workflow	OpenCV 4.9.0	Ön işleme sırasında ön ve yan görünüm kayıtlarını görsel alkış olayı kullanılarak senkronize etmek için kullanılır.