Optimering är ett tilltalande sätt att beräkna rörelse av en animerad karaktär eftersom det gör det möjligt för användaren att ange önskad rörelse på ett glest, intuitivt sätt. Svårigheten att lösa detta problem för komplexa karaktärer som människor beror delvis på den höga dimensionaliteten i sökutrymmet. Dimensionaliteten är en artefakt av problemet representation eftersom de flesta dynamiska mänskliga beteenden är inneboende lågdimensionella med, till exempel, ben och armar fungerar på ett samordnat sätt. Vi beskriver en metod som utnyttjar denna observation för att skapa ett optimeringsproblem som är lättare att lösa. Vår metod använder en befintlig databas för rörelsefångning för att hitta ett lågdimensionellt utrymme som fångar egenskaperna hos det önskade beteendet. Vi visar att när optimeringsproblemet är löst inom denna lågdimensionella subrymd kan en gles skiss användas som en första gissning och fullständiga fysikbegränsningar kan aktiveras. Vi demonstrerar kraften i vår strategi med exempel på framåt, vertikala och svängande hopp; med löpning och promenader; och med flera akrobatiska flips.
REF applicera PCA på individuella rörelseramar för att optimera rörelsen i lågdimensionellt utrymme.
Synthesizing physically realistic human motion in low-dimensional, behavior-specific spaces
{'venue': "SIGGRAPH '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}