: Topp: Skelett-, ansikts- och handrörelser spåras av off-the-shälf-sensorer. Från glesa användardefinierade exempel separerar och extrapolerar vår metod på ett tillförlitligt sätt samtidigt performerade gester för att kontrollera karaktärer i spel eller VR. Längst ner till vänster: Hunden glad promenad, neutral springa, skaka och sitta. Nederst till höger: Caterpillar crawl-variationer, som styrs av varierande amplitud, fas och frekvens av ingångsgester. Motion-tracked realtid karaktär kontroll är viktigt för spel och VR, men nuvarande lösningar är begränsade: retargeting är svårt för icke-mänskliga tecken, med locomotion bundna till avkänningsvolymen, och pose kartläggningar är tvetydiga med svår dynamisk rörelsekontroll. Vi uppskattar robust vågegenskaper - amplitud, frekvens och fas - för en uppsättning interaktivt definierade gester genom att kartlägga användarens rörelser till en lågdimensionell oberoende representation. Kartläggningen separerar samtidiga eller skärande gester och extrapolerar gestvariationer från enstaka träningsexempel. För animationer som locomotion, vågegenskaper karta naturligt till steglängd, stegfrekvens, och progression, och tillåta smidiga övergångar från stående, till promenader, till löpning. Interpolering utanför fas locomotions är svårt, t.ex., fyrdubblade ben mellan promenader och körningar switch fas, så vi införa ett nytt tid-interpolation system för att minska artefakter. Dessa förbättringar i realtid rörelsetracked karaktärskontroll är viktiga för vanliga cykliska animeringar. Vi validerar detta i en användarstudie och visar mångsidighet för att applicera på helkroppsrörelser för en mängd olika sensorer.
Författarna till REF införde ett tillvägagångssätt för att ta itu med problemet att retargeting är svårt för icke-mänskliga karaktärer, med lokomotion bunden till avkänningsvolymen, och posekartläggningar är tvetydiga med svår dynamisk rörelsekontroll.
Generalizing wave gestures from sparse examples for real-time character control
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}