Dissertação
Emotionally Expressive Motion Controller for Virtual Character Locomotion Animations - EMOTIONAL DISCERNMENT AND EMOTIONAL MOTION SYNTHESIZER FOR BOTH KINEMATIC AND POLICY-BASED VIRTUAL CHARACTER ANIMATION EVALUATED
Estilo e expressividade emocional são aspetos essenciais da animação em computador de personagens virtuais. Para que uma personagem virtual exiba emoções diferentes, são necessários dados de captura de movimento que transmitam cada estilo desejado, mesmo que o movimento base seja o mesmo. Após a recolha destes dados, os animadores precisam ainda de refinar e juntar cada gravação para criar a animação final, sendo este um processo demorado e caro. Bastantes esforços têm sido direcionados para a geração automática de animações através de técnicas de Deep Reinforcement Learning, mas continuamos com o problema que, para cada nova emoção desejada, precisamos de dados de referência que exibam essa emoção e de gerar uma nova animação. Ao combinarmos Aprendizagem Automática com Análise de Emoções - em particular Laban Movement Analysis e o Pleasure, Arousal, Dominance Emotion State Model - desenvolvemos um sistema que é não só capaz de identificar a emoção de animações de locomoção, permitindo também que utilizadores alterem a emoção expressa pela personagem em tempo real e sem a necessidade de quaisquer dados adicionais.
novembro 14, 2022, 14:30
Publicação
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Orientação
