Människans rörelser inkluderar bengester och postural attityd. Även om många dataanimerade forskare har studerat dessa kategorier av rörelser, saknar procedurmässigt genererade rörelser fortfarande naturlighet. Vi hävdar att enbart den psykologiska föreställningen om gester är otillräcklig för att fånga rörelseegenskaper som krävs av animerade karaktärer. Vi förespråkar att området för rörelseobservation vetenskap, särskilt Laban Movement Analysis (LMA) och dess ansträngning och Shape komponenter, ger oss värdefulla parametrar för form och utförande av kvalitativa aspekter av rörelser. Inspirerad av några grundsatser som delas av LMA-förespråkare, påpekar vi också att ansträngning och form frasering över rörelser och engagemang av hela kroppen är väsentliga aspekter som bör beaktas i sökandet efter naturlighet i procedurmässigt genererade gester. Slutligen presenterar vi EMOTE (Expressive MOTion Engine), ett 3D tecken animation system som tillämpar ansträngning och Shape kvaliteter på självständigt definierade underliggande rörelser och därmed genererar mer naturliga syntetiska gester.
I REF, EMOTE tecken animation system med LMA ansträngning och form komponenter användes för att generera naturliga syntetiska gester.
The EMOTE model for effort and shape
{'venue': "SIGGRAPH '00", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}