Abstract-Human grepp, särskilt helhand grepp, är svåra att animera på grund av det höga antalet grader av frihet av handen och behovet av att handen att anpassa sig naturligt till objektets yta. Fångade mänskliga rörelsedata ger oss en rik källa till exempel på naturliga grepp. Men för varje nytt objekt står vi inför problemet att välja det bästa greppet från databasen och anpassa den till det objektet. I detta dokument presenteras ett datadrivet tillvägagångssätt för att förstå syntesen. Vi börjar med en databas med fångade mänskliga grepp. För att identifiera kandidat grepp för ett nytt objekt, introducerar vi en ny form matchande algoritm som matchar handform till objektform genom att identifiera samlingar av funktioner som har liknande relativa placeringar och yta normals. Detta steg ger många grepp kandidater, som samlas och beskärs genom att välja det grepp som bäst lämpar sig för den avsedda uppgiften. För att beskära oönskade grepp utvecklar vi ett anatomiskt baserat greppkvalitetsmått specifikt för den mänskliga handen. Exempel på greppsyntes visas för en mängd olika objekt som inte finns i den ursprungliga databasen. Denna algoritm bör vara användbar både som animatorverktyg för att posera handen och för automatisk greppsyntes i virtuella miljöer.
Den greppsyntes för mänskliga händer med hjälp av form matchning algoritm föreslås i REF.
Data-Driven Grasp Synthesis Using Shape Matching and Task-Based Pruning
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}