Figur 1: De tre första kolumnerna: Resultat för jubel, gångcykel och simning. I varje kolumn visar den översta bilden de 4 ingångarna (överlappade, var och en med olika färg) och den nedre bilden visar de 15 utgångarna (överlappade, var och en med olika färg). Det här är bilder från animationerna. Se animationerna i videon. Sista kolumnen: Resultat för 2D handskrivna tecken "a" och "2". Varje bild visar både 4 ingångar (blå) och 15 utgångar (gröna). Vi presenterar en ny metod för att modellera och syntetisera variation i rörelsedata. Med tanke på några exempel på en viss typ av rörelse som ingång lär vi oss en generativ modell som kan syntetisera en familj av rumsliga och temporala varianter som är statistiskt jämförbara med indataexempelen. De nya varianterna behåller egenskaperna hos de ursprungliga exemplen, men är inte exakta kopior av dem. Vi lär oss en Dynamic Bayesian Network modell från indata exempel som gör det möjligt för oss att fånga egenskaper villkorat oberoende i data, och modellera det med hjälp av en multivariat sannolikhetsfördelning. Vi presenterar resultat för en mängd olika mänskliga rörelser, och 2D handskrivna tecken. Vi utför en användarstudie för att visa att våra nya varianter är mindre repetitiva än vanliga spel och crowd simulation metoder för att re-playing ett litet antal befintliga rörelseklipp. Vår teknik kan syntetisera nya varianter effektivt och har ett litet minneskrav.
Lau m.fl. REF använder Bayesian nätverksmodell för att fånga villkorligt oberoende av rörelsedata, och en multivariat sannolikhetsfördelning används för att modellera variationen av den generativa modellen.
Modeling spatial and temporal variation in motion data
{'venue': "SIGGRAPH Asia '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}