Dance Dance Ribbon
Danza Cinetica

Descrizione

In ogni cultura, la danza comprende molte forme distinte. Che si balli per motivi religiosi, educativi o per puro divertimento, in tutte le forme il movimento aiuta a comunicare emozioni. Ogni movimento del corpo ha lo scopo di condividere il significato di una storia. In una performance formale, luci, suoni e costumi vengono utilizzati per migliorare questa storia. Siamo curiosi di vedere sul palco come il software possa essere utilizzato anche per migliorare la danza in tempo reale.

Dance Dance Ribbon è stato creato durante il corso di Generative Design presso l'Istituto di Interaction Design di Copenaghen. In questo corso ci siamo concentrati su come utilizzare il software come strumento di espressione. Per questo motivo, Dance Dance Ribbon si concentra sulla visualizzazione della danza tracciando il corpo del ballerino e tracciando i suoi movimenti con scie di nastri utilizzando Kinect e Processing di Microsoft. In particolare, volevamo dimostrare che la danza è un mezzo di espressione, che porta a risultati diversi.


Mentre traccia i movimenti, il programma salva anche un'immagine ogni pochi fotogrammi, lasciando al ballerino le immagini dei loro movimenti da esaminare in seguito. Su ogni fotogramma mostriamo il tempo del movimento in correlazione con la canzone, il picco dello spettro della canzone e anche se il ritmo era acceso o spento in quel momento. Per il progetto finale abbiamo creato un libro sfogliabile e un poster da queste immagini. Attraverso queste immagini, ballerini e spettatori sono in grado di studiare le differenze tra i tipi di danza.

In futuro, vorremmo esplorare maggiormente l'output digitale, possibilmente concentrandoci su come la velocità del movimento potrebbe cambiare l'output o integrando un motore fisico con particelle invece che con nastri. Speriamo anche di concentrarci su come il palco possa diventare qualcosa di più interattivo.

Course Instructors: Joshua Noble & David Gauthier.

Built in: processing & openGL, SimpleOpenNI, openNI and primeSense libraries.

Ribbon algorithm: Erik Natzke & James Alliban.

Music: O..Saya - A.R. Rahman Feat. M.I.A

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