Full-Body Locomotion Reconstruction of Virtual Characters Using a Single Inertial Measurement Unit
Abst.
一個のIMUから全身を復元する。でも動作は自由度が高すぎて、かなり難しい。まず、ユーザの全身歩行とIMUのデータを同時に取得する。現在の歩行のフェーズを推定して、最も可能性の高い軌道を予測して、下部を補間していく。
3. Methodology
手法は三段階に分けられる。最初のフェーズは事前作業が必要。対象ユーザの全身のmocapとIMUのデータを収集。IMUは意味のある歩行フェーズに分けられる。各モーションセグメントの特徴量を抽出する。次のフェーズで、提案する階層型多変量HMMが学習される。特に、HMMの高いレベルでは、セグメントのフェーズをエンコードし、低い階層では、セグメントフェーズの各時刻をエンコードする。上の階層では、歩行のフェーズを推定し、下の階層では歩行のフェーズの進行率を推定する。最後は、
4. Preprocessing
4.2. Motion Segmentation
歩行の8フェーズに分けると良い。
4.3. Full-Body and IMU Data Registration
一つが参照モーションとして、登録され、他のがDTWで登録される
4.4. Motion Features
全身MocapとIMUの特徴ベクトルの生成方法。
5. Hierarchical Multivariate HMM with Reactive Interpolations
IMUの特徴量をfullbodyのモーションに移すのかなー。
その他
Compared with Slyper and Hodgins’ [13] method,the present one not only searches in a motion database for the closest motion but also interpolatesbetween them to reconstruct a new motion that follows the user’s input trajectoryの補間方法とかは気になるなー。
基本歩行フェーズをDTWで持っておくのは大事かもな。
単語
reactive：反応
