Abstrakt. Huvudfokus i detta dokument är att presentera en metod för återanvändning av rörelse fångade data genom att lära sig en generativ modell för rörelse. Modellen möjliggör syntes och blandning av cyklisk rörelse, samtidigt som den ger den stil och realism som finns i de ursprungliga data. Detta uppnås genom att projicera data i ett lägre dimensionellt utrymme och lära sig en multivariat sannolikhetsfördelning av rörelsesekvenserna. Som generativ modell används skattningen av sannolikhetstätheten för att producera nya rörelser från modellen och gradientbaserad optimering som används för att generera den slutliga animeringen. Resultaten visar en rimlig rörelsegenerering och en verklighetstrogen blandning mellan olika handlingar.
Okwechime och Bowden REF utökade detta arbete med hjälp av en multivariat sannolikhetsfördelning för att blanda mellan olika typer av cyklisk rörelse för att skapa nya rörelser.
A generative model for motion synthesis and blending using probability density estimation
{'venue': 'in Proc. 5th Conf. Articulated Motion and Deformable Objects, Mallorca', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}