5. SIMPLIFICATION OF ANIMATIONCIRCU

5. SIMPLIFICATION OF ANIMATION
CIRCUIT
5.1 Metadata Graph
The first step to simplify an animation circuit is to convert its
composing behavior nodes into their metadata representation. The
result is called a metadata graph. As discussed earlier, a behavior
node’s metadata summarizes the ‘task’ performed by the behavior
node in the animation circuit, which takes into consideration of
the functions performed by the node, as well as the messages
passed to/from the node through its connection links. As such,
although the metadata graph has the same structure as the
animation circuit, it has much simpler node and link
representations. Figure 2 shows the metadata graph converted
from the animation circuit shown in Figure 1.
5.2 Node Merge in Metadata Graph
The metadata graph could be further simplified by merging the
adjacent, fan-in, or fan-out nodes whose metadata components
have the same classification. For example, the two fan-out nodes,
2_pr = (Piston, Rotation) and 2_pt = (Piston, Translation), in
Figure 2 have the same part; and their tasks i.e., Rotation and
Translation, belong to the same general class, i.e., Motor
movement. This means that these two behavior nodes operate on
the same part and perform the same type of tasks. So it is possible
to merge these two nodes into a new node 2_pm = (Piston, Motor
movement), as shown in Figure 3.
Figure 4 shows the next metadata graph derived from Figure 3.
The node merge strategy is similar. For example, the two nodes
2_pm = (Piston, Motor movement) and 2_cm = (Clamping arm,
Motor movement) perform the same task, and their parts, i.e.,
Piston and Clamping arm, are the composing parts of an assembly
part called Clamping arm-Piston Module. This means that these
two behavior nodes operate on this assembly to perform the same
task. So it is possible to merge these two nodes into a new node 2
= (Clamping arm-Piston Module, Motor movement), as shown in
Figure 4. The simplified metadata graph shown in Figure 4 is the
final simplified graph as it can not be simplified anymore.
6. BEHAVIOR MODEL QUERY AND
RETRIEVAL
The metadata graph and its accompanied simplified graphs
contain structured metadata at different levels of details. These
structured metadata could be used to support the metadata-based
behavior model query and retrieval [7]. The reason to use
metadata is because it is easier to define a query and to search for
matched behavior models using metadata rather than using the
original behavior models, i.e., the scene graph and animation
circuits.
The first metadata graph converted from an animation circuit has
the same structure as the animation circuit does but its node and
link representations are simpler. The consequent metadata graphs
generated by merging nodes have more abstract node
representations and also simpler structures. These metadata
graphs allow the behavior model query and retrieval to be
performed at different levels of details.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. SIMPLIFICATION OF ANIMATIONCIRCUIT5.1 Metadata GraphThe first step to simplify an animation circuit is to convert itscomposing behavior nodes into their metadata representation. Theresult is called a metadata graph. As discussed earlier, a behaviornode’s metadata summarizes the ‘task’ performed by the behaviornode in the animation circuit, which takes into consideration ofthe functions performed by the node, as well as the messagespassed to/from the node through its connection links. As such,although the metadata graph has the same structure as theanimation circuit, it has much simpler node and linkrepresentations. Figure 2 shows the metadata graph convertedfrom the animation circuit shown in Figure 1.5.2 Node Merge in Metadata GraphThe metadata graph could be further simplified by merging theadjacent, fan-in, or fan-out nodes whose metadata componentshave the same classification. For example, the two fan-out nodes,2_pr = (Piston, Rotation) and 2_pt = (Piston, Translation), inFigure 2 have the same part; and their tasks i.e., Rotation andTranslation, belong to the same general class, i.e., Motormovement. This means that these two behavior nodes operate onthe same part and perform the same type of tasks. So it is possibleto merge these two nodes into a new node 2_pm = (Piston, Motormovement), as shown in Figure 3.Figure 4 shows the next metadata graph derived from Figure 3.The node merge strategy is similar. For example, the two nodes2_pm = (Piston, Motor movement) and 2_cm = (Clamping arm,Motor movement) perform the same task, and their parts, i.e.,Piston and Clamping arm, are the composing parts of an assemblypart called Clamping arm-Piston Module. This means that thesetwo behavior nodes operate on this assembly to perform the sametask. So it is possible to merge these two nodes into a new node 2= (Clamping arm-Piston Module, Motor movement), as shown inFigure 4. The simplified metadata graph shown in Figure 4 is thefinal simplified graph as it can not be simplified anymore.6. BEHAVIOR MODEL QUERY ANDRETRIEVALThe metadata graph and its accompanied simplified graphscontain structured metadata at different levels of details. Thesestructured metadata could be used to support the metadata-basedbehavior model query and retrieval [7]. The reason to usemetadata is because it is easier to define a query and to search formatched behavior models using metadata rather than using theoriginal behavior models, i.e., the scene graph and animationcircuits.The first metadata graph converted from an animation circuit hasthe same structure as the animation circuit does but its node andlink representations are simpler. The consequent metadata graphsgenerated by merging nodes have more abstract noderepresentations and also simpler structures. These metadatagraphs allow the behavior model query and retrieval to beดำเนินการในระดับต่าง ๆ รายละเอียด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5.
ความเรียบง่ายของภาพเคลื่อนไหววงจร
5.1 Metadata
กราฟขั้นตอนแรกเพื่อลดความซับซ้อนของวงจรการเคลื่อนไหวคือการแปลงของโหนดพฤติกรรมเขียนลงในการเป็นตัวแทนของพวกเขาเมตาดาต้า ผลที่เรียกว่าเมตาดาต้ากราฟ ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้พฤติกรรมเมตาดาต้าโหนดสรุป 'งาน' ที่ดำเนินการโดยพฤติกรรมโหนดในวงจรการเคลื่อนไหวซึ่งจะนำเข้าสู่การพิจารณาของฟังก์ชั่นที่ดำเนินการโดยโหนดเช่นเดียวกับข้อความส่งผ่านไปยัง/ จากโหนดผ่านการเชื่อมโยงการเชื่อมต่อ . เช่นนี้แม้ว่ากราฟเมตาดาต้าที่มีโครงสร้างเช่นเดียวกับวงจรนิเมชั่นก็มีโหนดง่ายมากและการเชื่อมโยงการแสดง รูปที่ 2 แสดงกราฟเมตาดาต้าแปลงจากวงจรนิเมชั่นที่แสดงในรูปที่1 5.2 โหนดผสานใน Metadata กราฟกราฟข้อมูลเมตาอาจจะทำให้ง่ายขึ้นโดยการรวมอยู่ติดพัดลมอินหรือโหนดแฟนออกที่มีส่วนประกอบของเมตาดาต้าที่มีการจัดหมวดหมู่เดียวกัน. ตัวอย่างเช่นสองโหนดแฟนออก2_pr = (ลูกสูบ, การหมุน) และ 2_pt = (ลูกสูบ, มหาชน) ในรูปที่2 มีส่วนหนึ่งเดียวกัน และงานของพวกเขาคือการหมุนและแปลอยู่ในระดับทั่วไปที่เหมือนกันคือมอเตอร์เคลื่อนไหว ซึ่งหมายความว่าทั้งสองโหนดพฤติกรรมดำเนินการในส่วนที่เหมือนกันและดำเนินการชนิดเดียวกันของงาน ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะรวมทั้งสองโหนดเป็นโหนดใหม่ 2_pm = (ลูกสูบ, มอเตอร์เคลื่อนไหว) ดังแสดงในรูปที่ 3 รูปที่ 4 แสดงกราฟข้อมูลเมตาต่อไปได้มาจากรูปที่ 3 กลยุทธ์การผสานโหนดจะคล้ายกัน ตัวอย่างเช่นสองโหนด2_pm = (ลูกสูบเคลื่อนไหวมอเตอร์) และ 2_cm = (แขนหนีบ, มอเตอร์เคลื่อนไหว) ดำเนินงานเดียวกันและบางส่วนของพวกเขาเช่นลูกสูบและแขนยึดเป็นส่วนของการชุมนุมเขียนส่วนหนึ่งที่เรียกว่ายึดแขนลูกสูบโมดูล ซึ่งหมายความว่าสิ่งเหล่านี้สองโหนดพฤติกรรมดำเนินการเกี่ยวกับการชุมนุมนี้เพื่อดำเนินการเดียวกันงาน ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะรวมทั้งสองโหนดเป็นโหนดใหม่ 2 = (ยึดแขนลูกสูบโมดูลการเคลื่อนไหวมอเตอร์) ดังแสดงในรูปที่4 กราฟเมตาดาต้าที่เรียบง่ายแสดงในรูปที่ 4 เป็นกราฟที่เรียบง่ายสุดท้ายก็ไม่สามารถง่ายอีกต่อไป. 6 พฤติกรรมแบบแบบสอบถามและการสืบค้นกราฟข้อมูลเมตาและมาพร้อมกับกราฟที่เรียบง่ายที่มีโครงสร้างmetadata ในระดับที่แตกต่างกันของรายละเอียด เหล่านี้เมตาดาต้าโครงสร้างสามารถนำมาใช้เพื่อสนับสนุนการเมตาดาต้าตามพฤติกรรมรูปแบบการสอบถามและการดึง[7] เหตุผลที่จะใช้เมตาดาต้าเป็นเพราะมันเป็นเรื่องง่ายที่จะกำหนดแบบสอบถามและเพื่อค้นหารูปแบบพฤติกรรมการจับคู่ใช้เมตาดาต้าแทนที่จะใช้แบบจำลองพฤติกรรมเดิมคือกราฟที่เกิดเหตุและภาพเคลื่อนไหววงจร. กราฟ metadata แรกที่ดัดแปลงมาจากวงจรภาพเคลื่อนไหวมีรูปแบบเดียวกันกับวงจรการเคลื่อนไหวไม่ แต่โหนดของตนและการแสดงการเชื่อมโยงมีความเรียบง่าย กราฟเมตาดาต้าที่เกิดขึ้นที่เกิดจากการควบรวมโหนดมีโหนดนามธรรมมากขึ้นการแสดงและโครงสร้างที่เรียบง่าย เมตาดาต้าเหล่านี้กราฟช่วยให้การค้นหารูปแบบพฤติกรรมและการดึงที่จะดำเนินการในระดับที่แตกต่างของรายละเอียด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . หนึ่งเดียวของภาพเคลื่อนไหว


ภาพกราฟวงจร 5.1 ขั้นตอนแรกเพื่อลดความซับซ้อนของภาพเคลื่อนไหวเป็นวงจรแปลงของพฤติกรรมของโหนดใน
แต่งข้อมูลตัวแทน
ผลเรียกว่าข้อมูลกราฟ ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ , พฤติกรรม
โนดข้อมูลสรุป ' งาน ' โดยพฤติกรรม
โหนดในการเคลื่อนไหววงจร ซึ่งจะพิจารณาจาก
ฟังก์ชันแสดงโดยโหนด ตลอดจนข้อความ
ส่งผ่านไปยัง / จากโหนดผ่านการเชื่อมโยงการเชื่อมต่อของ เช่น ,
ถึงแม้ว่าข้อมูลกราฟมีโครงสร้างเดียวกับ
เคลื่อนไหววงจร , มันมีปมมากง่ายและเชื่อมโยง
ใช้แทน รูปที่ 2 แสดงข้อมูลกราฟแปลง
จากการเคลื่อนไหววงจรที่แสดงในรูปที่ 1

ข้อมูลโหนดในกราฟผสาน .ข้อมูลกราฟสามารถเพิ่มเติมง่ายผสาน
ติดกัน พัด หรือพัดลมออกโหนดที่มีข้อมูลส่วนประกอบ
มีหมวดหมู่เดียวกัน เช่น พัดลมสองออก )
2_pr = ( หมุนลูกสูบ ) และ 2_pt = ( แปลลูกสูบ ) ,
รูปที่ 2 มีส่วนเดียวกัน และงาน เช่น หมุนและ
แปลเป็นของทั่วไประดับเดียวกัน เช่น การเคลื่อนไหว มอเตอร์

ซึ่งหมายความว่าเหล่านี้พฤติกรรมสองโหนดผ่าตัด
ส่วนเดียวกันและดำเนินการประเภทเดียวกันของงาน ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะผสานสองโหนด
เป็นโหนดใหม่ 2_pm = ( เคลื่อนไหวมอเตอร์
ลูกสูบ ) ดังแสดงในรูปที่ 3 รูปที่ 4 แสดงต่อไป
ภาพกราฟที่ได้จากรูปที่ 3 .
ปมผสานกลยุทธ์ที่คล้ายกัน ตัวอย่างเช่นสองโหนด
2_pm = ( เคลื่อนไหวยนต์ลูกสูบ ) และ 2_cm = ( หนีบแขน
เคลื่อนไหวมอเตอร์ ) ดําเนินงานเดียวกัน และชิ้นส่วน เช่น ลูกสูบ และหนีบ
แขน จะประกอบด้วยส่วนของการประกอบ
ส่วนที่เรียกว่าหนีบลูกสูบแขนโมดูล ซึ่งหมายความว่าเหล่านี้
พฤติกรรมสองโหนดที่ใช้ประกอบนี้เพื่อดำเนินการงานเดียวกัน

ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะผสานสองโหนดเป็นโหนดใหม่ 2
= ( หนีบแขน , ชุดลูกสูบมอเตอร์เคลื่อนไหว )
, ดังแสดงในรูปที่ 4ที่ง่ายของกราฟที่แสดงในรูปที่ 4
สุดท้ายง่ายกราฟมันไม่ง่ายอีกต่อไป .
6 แบบสอบถามรูปแบบพฤติกรรมและ

เรียกข้อมูลกราฟและกราฟ
ประกอบด้วยโครงสร้าง metadata พร้อมด้วยง่ายในระดับที่แตกต่างกันในรายละเอียด เหล่านี้
โครงสร้าง metadata สามารถใช้สนับสนุนข้อมูลจากแบบสอบถามรูปแบบพฤติกรรมและสืบค้น
[ 7 ] เหตุผลที่จะใช้
เมตาดาต้าเป็นเพราะมันเป็นเรื่องง่ายที่จะกำหนดแบบสอบถามและการค้นหา
จับคู่พฤติกรรมรูปแบบการใช้ข้อมูลมากกว่าการใช้พฤติกรรมเดิม
รุ่น เช่น ฉากกราฟและภาพเคลื่อนไหว

ภาพแรกกราฟวงจร วงจรแปลงจากภาพเคลื่อนไหวได้
โครงสร้างเดียวกันเช่นการเคลื่อนไหววงจรไม่แต่ของโหนดและ
ลิงค์แทนจะง่ายกว่า จากข้อมูลกราฟ
ที่สร้างขึ้นโดยการรวมโหนดโหนดมีนามธรรมมากขึ้น
ภาพตัวแทนและยังง่ายโครงสร้าง กราฟข้อมูล
เหล่านี้ช่วยให้พฤติกรรมรูปแบบค้นหาและสืบค้นเพื่อ
ดำเนินการในระดับต่าง ๆ ของรายละเอียด