Animerade tecken som rör sig och gestikulerar lämpligt med talad text är användbara i ett brett spektrum av tillämpningar. Tyvärr är denna klass av rörelse mycket svår att generera, ännu mer så när en unik, individuell rörelsestil krävs. Vi presenterar ett system som, med fokus på armgester, kan producera helkropp gest animation för given inmatning text i stil med en viss artist. Vår process börjar med video av en person vars gestrerande stil vi vill animera. En verktygsassisterad anteckningsprocess utförs på videon, från vilken en statistisk modell av personens speciella gestrerande stil byggs. Med hjälp av denna modell och indatatext taggad med tema, rheme och fokus, skapar vår generation algoritm ett gestskript. I motsats till isolerade singleton-gester anger vårt gestskript en ström av kontinuerliga gester som samordnas med tal. Detta skript skickas till ett animeringssystem, vilket förbättrar gestbeskrivningen med ytterligare detaljer. Den genererar sedan antingen kinematiska eller fysiskt simulerade rörelser baserat på denna beskrivning. Systemet kan generera gestanimeringar för ny text som överensstämmer med en viss modells stil, vilket framgångsrikt validerades i en empirisk användarstudie.
[Kipp et al. 2007b ] introducerade ett system som genererar gester i stil med input motion baserat på probabilistisk reproduktion av fångade subjekt, och en förlängning som inkluderar dynamik REF.
Gesture modeling and animation based on a probabilistic re-creation of speaker style
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}