I detta dokument presenterar vi en teknik för att generera animation från en mängd olika användardefinierade begränsningar. Vi poserar begränsningsbaserad rörelsesyntes som ett maximum ett bakre (MAP) problem och utvecklar ett optimeringsramverk som genererar naturliga rörelsetillfredsställande användarbegränsningar. Systemet lär sig automatiskt en statistisk dynamisk modell från rörelse fånga data och sedan genomdriva den som en rörelse tidigare. Denna rörelse tidigare, tillsammans med användardefinierade begränsningar, omfattar en bana optimering problem. Att lösa detta problem i det lågdimensionella utrymmet ger optimal naturlig rörelse som uppnår de mål som anges av användaren. Vi visar effektiviteten av detta tillvägagångssätt genom att generera helkropps- och ansiktsrörelse från en mängd olika rumsliga-temporala begränsningar.
REF lär sig en statistisk dynamisk modell från rörelse fånga data och generera animationer från användardefinierade begränsningar lösa ett problem bana optimering.
Constraint-based motion optimization using a statistical dynamic model
{'venue': "SIGGRAPH '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}