Denna artikel visar hur statistisk rörelse tidigare kan kombineras sömlöst med fysiska begränsningar för mänskliga rörelse modellering och generering. Den viktigaste idén med tillvägagångssättet är att lära sig en icke-linjär probabilistisk kraftfältsfunktion från förinspelade rörelsedata med Gaussiska processer och kombinera det med fysiska begränsningar i ett probabilistiskt ramverk. Dessutom visar vi hur vi effektivt kan använda den nya modellen för att generera ett brett utbud av naturliga rörelser som uppnår de mål som anges av användarna. Till skillnad från tidigare statistiska rörelsemodeller kan vår modell generera fysiskt realistiska animationer som reagerar på yttre krafter eller förändringar i fysiska mängder av mänskliga kroppar och interaktionsmiljöer. Vi har utvärderat vårt systems prestanda genom att jämföra med mark-sanningsrörelsedata och alternativa metoder.
Wei och Al. Ref kombinerade statistiska rörelseföregångar med fysiska begränsningar för att generera fysiskt giltig mänsklig rörelse.
Physically valid statistical models for human motion generation
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}