Abstract
Understanding the perception of humanoid character motion can
provide insights that will enable realism, accuracy, computational
cost and data storage space to be optimally balanced. In this sketch
we describe a preliminary perceptual evaluation of human motion
timewarping, a common editing method for motion capture data.
During the experiment, participants were shown pairs of walking
motion clips, both timewarped and at their original speed, and asked
to identify the real animation. We found a statistically significant
difference between speeding up and slowing down, which shows
that displaying clips at higher speeds produces obvious artifacts,
whereas even significant reductions in speed were perceptually acceptable.
1 Computer Animation and Perception
Computer animation and motion perception are closely related
fields, as the result of motion synthesis is always presented to a live
observer. In this study, we focus on motion timewarping, a method
used in both parametric models and state machines for matching
and transitioning between clips of the same type with different timing
or speed. Timewarping, and particularly dynamic timewarping,
originates in speech recognition and was succesfully used, alongside
other signal processing techniques, on animation data (e.g.,
Bruderlin and Williams [1995]). However the perceptual implications
of such manipulations have not been extensively studied and
are hard to predict. Our evaluation approach is closely related to
the work of Reitsma and Pollard [2003], but we focus on human
locomotions rather than generic ballistic motion.
2 Experiment Design
Five motion captured clips of a walking animation served as the
stimuli for our experiment. These five animation speeds covered a
normal range of human walking, ranging from 0.8 m/s to 2.4 m/s
with 0.4 m/s increments. For each clip, we created 4 other versions
using timewarping to match the speed of the other clips, leading to
a total of 25 clips (e.g., the 1.2 m/s motion was slowed down to
0.8 m/s and speeded up to 1.6, 2.0 and 2.4 m/s). We hypothesised
that timewarping would be less noticeable if the timewarped speed
is close to the original speed of the clip.
The experiment consisted of sequences depicting two animated
characters side-by-side (Figure 1). Both characters (Figure 1b)
were either stick figures or geometric models (the model’s realism
was found to affect perceptual sensitivity to errors in motion [Hodgins
et al. 1998]), facing forward or sideways (to test if motion error
sensitivity is affected by viewpoint), with each simultaneously displayed
pair using the same setup. One character’s animation consisted
of the original motion, randomly placed on the left or right
side of the screen, while the other was timewarped to match its
speed. We also tested the real animation against itself as a control
case.
Sixty naive participants from the general public (64% male and
36% female) volunteered for this experiment. The instruction sheet
indicated that one of the motions was a real captured motion and
the other one was synthetically edited. The task was to indicate
which of the two animations was the real motion by clicking the
left or right mouse button. Each participant completed 100 trials in
randomized order (25 motion clips, 2 models, 2 viewpoints).
นามธรรม
ความเข้าใจการรับรู้การเคลื่อนไหวตัวละครมนุษย์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยให้ความสมจริง
, ความถูกต้องของการคำนวณต้นทุน
และเก็บข้อมูลพื้นที่เพื่อให้เหมาะสมกับความสมดุล ในร่างนี้
เราอธิบายถึงการประเมินผลการรับรู้เบื้องต้นของ timewarping เคลื่อนไหว
มนุษย์ วิธีการแก้ไขข้อมูลทั่วไปสำหรับจับการเคลื่อนไหว .
ในระหว่างการทดลอง ผู้เข้าร่วมแสดงคู่ของการเดิน
เคลื่อนไหวคลิป ทั้ง timewarped และที่ความเร็วเดิมของพวกเขาและถาม
เพื่อระบุการเคลื่อนไหวจริง เราพบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างการเร่งและชะลอตัวลง
ซึ่งแสดงที่แสดงคลิปที่ความเร็วสูงสร้างสิ่งประดิษฐ์ที่ชัดเจน หรือแม้แต่ความ
ส่วนความเร็วก็รับรูได้ ภาพเคลื่อนไหวคอมพิวเตอร์และการรับรู้
1ภาพเคลื่อนไหวคอมพิวเตอร์และการรับรู้การเคลื่อนไหวเป็นเขตข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด
, ผลของการสังเคราะห์การเคลื่อนไหวอยู่เสมอเสนอสด
ผู้สังเกตการณ์ ในการศึกษานี้เรามุ่งเน้นที่เคลื่อนไหว timewarping วิธีการที่ใช้ในโมเดลทั้ง
พารามิเตอร์และเครื่องรัฐและการจับคู่
เปลี่ยนระหว่างคลิปชนิดเดียวกันกับ
ระยะเวลาที่แตกต่างกันหรือความเร็ว timewarping และแบบไดนามิกโดยเฉพาะอย่างยิ่ง timewarping
,ที่มาในการรู้จำเสียงพูดและถูกใช้เสร็จสมบูรณ์พร้อมกับ
อื่นประมวลผลสัญญาณ เทคนิค , ข้อมูลภาพเคลื่อนไหว ( เช่น
bruderlin 1995 วิลเลียมส์ [ และ ] ) อย่างไรก็ตามผลกระทบของ manipulations เช่นการ
ไม่ได้อย่างกว้างขวางการศึกษา
ยากที่จะคาดเดาได้ แนวทางการประเมินของเราเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด
งาน reitsma Pollard [ 2003 ] และ แต่เรามุ่งเน้นมนุษย์
locomotions มากกว่าการเคลื่อนไหวขีปนาวุธทั่วไป .
2
5 ออกแบบการทดลองแบบจับการเคลื่อนไหว คลิปภาพเคลื่อนไหวเดินเสิร์ฟเป็น
สิ่งเร้าสำหรับการทดลองของเรา เหล่านี้ห้าภาพเคลื่อนไหวความเร็วครอบคลุม
ช่วงปกติของการเดินของมนุษย์ ตั้งแต่ 0.8 m / s 2.4 m / s
กับ 0.4 เมตรต่อวินาที เพิ่มขึ้น . แต่ละคลิปที่เราสร้างขึ้นโดยใช้รุ่นอื่น ๆ 4
timewarping ให้ตรงกับความเร็วของคลิปอื่น ๆนำ
,ทั้งหมด 25 คลิป ( e.g . , 1.2 m / s เคลื่อนไหวได้ช้าลงไป
0 m / s speeded ขึ้น 1.6 , 2.0 และ 2.4 m / s ) วิชาที่เรา timewarping จะเห็นได้ชัดน้อยลง
ถ้า timewarped ความเร็วใกล้ความเร็วเดิมของคลิป
แบ่งลำดับภาพวาดสองภาพเคลื่อนไหว
ตัวอักษรด้านข้าง ( รูปที่ 1 ) ทั้งสองตัว ( รูปที่ 1A )
มีทั้ง รูปภาพ หรือทางเรขาคณิตรูปแบบ ( รูปแบบของสัจนิยม
พบว่ามีผลต่อความรับรู้ข้อผิดพลาดในการเคลื่อนไหว [ จิ้น
et al . 1998 ] ) หันหน้าไปข้างหน้าหรือด้านข้าง ( เพื่อทดสอบ หากความเคลื่อนไหวข้อผิดพลาด
ได้รับผลกระทบจากมุมมอง ) แสดงคู่กับแต่ละ
พร้อมกันโดยใช้การตั้งค่าเดียวกัน ภาพเคลื่อนไหวของตัวละครตัวหนึ่ง )
ของการเคลื่อนที่เดิมวางแบบสุ่มบนด้านซ้ายหรือขวา
ของหน้าจอในขณะที่อื่น ๆคือ timewarped ให้ตรงกับความเร็วของ
นอกจากนี้เรายังทดสอบภาพเคลื่อนไหวจริงกับตัวเองเป็นตัวควบคุม
.
หกสิบผู้ไร้เดียงสาจากประชาชนทั่วไป ( ชายและหญิงร้อยละ 36 64 %
) อาสา สำหรับการทดลองนี้ การจัดการเรียนการสอน พบว่า แผ่น
หนึ่งของการเคลื่อนไหวเป็นจับการเคลื่อนไหวและ
อีกคนนึงคือ สังเคราะห์ได้ งานเพื่อบ่งชี้
ที่ 2 ภาพเคลื่อนไหวเป็นจริงเคลื่อนไหวโดยการคลิก
ซ้ายหรือปุ่มเมาส์ขวา ผู้เข้าร่วมการทดลองในแต่ละเสร็จสมบูรณ์ 100
สุ่มสั่ง ( 25 คลิปเคลื่อนไหว 2 รุ่น 2
: )
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)