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리얼리스틱하고 지시 가능한 인간형 캐릭터는 애니메이션에서 지속적인 목표입니다. 모션 그래프 데이터 구조는 이 목표를 달성하는 데 많은 가능성을 지니고 있습니다. 그러나 모션 그래프에서 얻은 결과의 품질은 입력 모션 세그먼트로부터 예측하기 어려울 수 있습니다. 이 논문은 특정 응용 프로그램에서 모션 그래프와 같은 데이터 구조의 유용성을 평가하는 아이디어를 소개합니다. 우리는 내비게이션 작업에 중점을 두고 특정 환경에 대한 예상 경로 품질 및 범위를 평가하기 위한 메트릭을 정의합니다. 내비게이션 작업을 위한 모션 그래프 평가의 핵심은 먼저 해당 환경 내에서 모션 그래프를 '재생'함으로써 발생할 가능성이 있는 모든 경로를 포착할 수 있는 방식으로 그것을 환경에 내장하는 것입니다. 이 논문은 원래 모션 그래프의 유연성을 유지하며 이 내장을 수행하는 알고리즘을 설명합니다. 우리는 이 논문에서 정의된 메트릭을 사용하여 모션 데이터 세트를 비교하고 이러한 데이터 세트를 개선할 수 있는 영역을 강조합니다.
Reitsma et al. (Thu,)은 이 문제를 연구했습니다.