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Neste artigo, descrevemos uma nova técnica, chamada textura de movimento, para sintetizar movimentos complexos de figuras humanas (por exemplo, dançando) que são estatisticamente semelhantes aos dados de movimento originais capturados. Definimos textura de movimento como um conjunto de textons de movimento e sua distribuição, que caracterizam a natureza estocástica e dinâmica do movimento capturado. Especificamente, um texton de movimento é modelado por um sistema dinâmico linear (SDL), enquanto a distribuição de textons é representada por uma matriz de transição indicando a probabilidade de cada texton ser trocado por outro. Projetamos um algoritmo de máxima verossimilhança para aprender os textons de movimento e sua relação a partir do movimento de dança capturado. A textura de movimento aprendida pode então ser usada para gerar novas animações automaticamente e/ou editar sequências de animação de forma interativa. O mais interessante é que a textura de movimento pode ser manipulada em diferentes níveis, seja mudando os detalhes finos de um movimento específico no nível do texton ou projetando uma nova coreografia no nível da distribuição. Nossa abordagem é demonstrada por muitas sequências sintetizadas de movimentos de dança visualmente atraentes.
Li et al. (Mon,) estudaram essa questão.
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