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Enregistrement W7133050536

DIGITAL MARIONETTE: augmenting kinematics with physics for multi-track desktop performance animation

2002· dissertation· W7133050536 sur OpenAlexaff
Sageev Oore

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2002
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensBibliothèque et Archives nationales du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimationKinematicsSkeletal animationInterface (matter)Process (computing)Computer facial animationInverse kinematicsMotion captureComputer animationCharacter animation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a novel desktop performance animation, DIGITAL MARIONETTE, which provides an interactive interface for animating graphical characters in real time using a minimal input configuration of just two motion trackers. By embedding the trackers in a physical tubing, we establish a tangible interface with the various coordinate frames inherent to the character. This provides the user with the kinesthetic, visual, tactile and inertial-based feedback for manipulating these frames. Building on this compatibility, we develop a multi-track motion recording framework and a set of mappings that enable the two 6-DOF trackers to control a 33-DOF character by progressively layering motions. Local physically-based motion actuators are introduced to augment an existing kinematic mapping, facilitating the animation task and enhancing the naturalness of the motion. They are designed so that the user is not burdened with the additional cognitive overhead of solving the balance control problem. Thus we integrate kinematics and dynamical principles for more effective real-time animation control. An extensive account of the experience of learning and using the D IGITAL MARIONETTE system is given. This focuses on the perspective of a user experienced both with this system, as well as with other complex interfaces; the learning process is contextualized, and some common principles are exposed. Three novice test users spent approximately two hours each working with our system, and were able to achieve the basics of a walk within that time. These results indicate that DIGITAL MARIONETTE's interface provides opportunity for in-depth exploration, learning and refinement in the creation of animation. Our desktop performance animation system enables the animator to fluidly and immediately play out his or her ideas of motion into animation, giving the animator a unique instrument for creating a range of truly expressive human character animation ranging from walking to dancing. DIGITAL MARIONETTE has been used in a live theatrical performance, and the motion created with it has been described by performers as “beautiful” and “graceful”. We have developed a powerful desktop tool which, via its unique tangible interface, local-physics based models, and layered mappings, allows very efficient creation of expressive animation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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