With the goal of building an animat

With the goal of building an animated agent, Lücking et al.
[4] investigated SaGA corpus, which is a detailed and
systematically annotated speech-and-gesture corpus, and
categorized eight types of gestures: Indexing, Placing, Shaping,
Drawing, Posturing, Sizing, Counting, and Hedging. Because
we aim to generate iconic gestures that illustrate the shape of
the objects, we focus on drawing gestures: hands moving as if
tracing the outline of an object’s shape. As a study of gesture
generation, Sadeghipour et al. [5] investigated the structures of
iconic gesturing performed by human subjects in an
experimental setting, and extracted compositional patterns of
iconic gesturing. They then proposed Feature-based Stochastic
Context-Free Grammars (FSCFG), which can be used as
gesture generation rules. In this study, we do not use human
gesturing data, but extract characteristics of object shapes to be
illustrated in drawing gestures using image processing
techniques.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีเป้าหมายในการสร้างตัวแทนเคลื่อนไหว Lücking et al[4] สอบสวน SaGA corpus ซึ่งมีรายละเอียด และประกอบระบบ corpus คำพูด และท่าทาง และแปดชนิดของรูปแบบการจัดประเภท: การทำดัชนี การ ทำ สร้างรูปวาด Posturing ปรับขนาด การนับ และป้องกันความเสี่ยง เนื่องจากเรามุ่งมั่นในการสร้างรูปสัญลักษณ์ที่แสดงให้เห็นรูปร่างของวัตถุ เรามุ่งเน้นการวาดท่าทาง: มือเคลื่อนไหวเช่นถ้าติดตามเค้าร่างของรูปร่างของวัตถุ เป็นการศึกษารูปแบบรุ่น Sadeghipour et al. [5] การตรวจสอบโครงสร้างของสัญลักษณ์ gesturing ดำเนินการ โดยอาสาสมัครในการทดลองและตั้งค่า รูปแบบ compositional สกัดสัญลักษณ์ gesturing พวกเขานำเสนอคุณสมบัติตาม Stochastic แล้วปราศจากบริบท Grammars (FSCFG), ซึ่งสามารถใช้เป็นท่าทางสร้างกฎ ในการศึกษานี้ เราไม่ใช้มนุษย์gesturing ข้อมูล แต่แยกลักษณะของรูปร่างวัตถุจะในการประมวลผลภาพโดยใช้รูปแบบลายเส้นการวาดภาพเทคนิคการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยมีเป้าหมายในการสร้าง Agent เคลื่อนไหวที่ Lucking et al.
[4] ตรวจสอบคลัง Saga ซึ่งเป็นรายละเอียดและ
ข้อเขียนระบบคลังคำพูดและท่าทางและ
แบ่งแปดประเภทของท่าทาง: การจัดทำดัชนีวาง Shaping,
วาดรูป, ท่า, ขนาด, การนับและป้องกันความเสี่ยง เพราะ
เรามีจุดมุ่งหมายในการสร้างรูปแบบลายเส้นที่เป็นสัญลักษณ์ที่แสดงให้เห็นรูปร่างของ
วัตถุที่เรามุ่งเน้นท่าทางการวาดภาพ: มือย้ายเช่นถ้า
ติดตามเค้าร่างของรูปร่างของวัตถุนั้น ขณะที่การศึกษารูปแบบการสัมผัส
รุ่น Sadeghipour et al, [5] การตรวจสอบโครงสร้างของ
ท่าทางสัญลักษณ์ดำเนินการโดยอาสาสมัครของมนุษย์ใน
การตั้งค่าการทดลองและสกัดรูปแบบ compositional ของ
ท่าทางสัญลักษณ์ จากนั้นพวกเขาเสนอ Stochastic คุณสมบัติตาม
บริบทฟรีไวยากรณ์ (FSCFG) ซึ่งสามารถใช้เป็น
กฎรุ่นท่าทาง ในการศึกษานี้เราไม่ได้ใช้ของมนุษย์
ข้อมูลชี้ แต่แยกลักษณะของรูปทรงของวัตถุที่จะ
แสดงในท่าทางการวาดภาพโดยใช้การประมวลผลภาพ
เทคนิค

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยมีเป้าหมายของการสร้างภาพเคลื่อนไหวตัวแทน L ü cking et al .[ 4 ] ตรวจสอบ Saga คลังข้อมูลซึ่งมีรายละเอียดและมีระบบแสดงคำพูดและท่าทางของร่างกายและแบ่งแปดประเภทของท่าทาง : การวาง , การสร้าง ,วาดรูป , วางมาด , ขนาด , การนับ และการป้องกันความเสี่ยง เพราะเรามุ่งมั่นที่จะสร้างท่าทางที่แสดงให้เห็นถึงรูปร่างของสัญลักษณ์วัตถุที่เราโฟกัสในการวาดท่าทางมือขยับตาม ถ้าติดตามเค้าร่างของวัตถุรูปร่าง ขณะที่การศึกษา )รุ่น sadeghipour et al . [ 5 ] ได้ศึกษาโครงสร้างของสัญลักษณ์ แสดงโดย สั่งให้คนในการ ทดลอง และแยกรูปแบบของส่วนประกอบสัญลักษณ์ gesturing . จากนั้นพวกเขาเสนอคุณลักษณะจากอไวยากรณ์ไม่อิงบริบท ( fscfg ) ซึ่งสามารถใช้เป็นกฎการสร้างท่าทาง ในการศึกษานี้เราไม่ใช้มนุษย์สั่งให้ข้อมูล แต่แยกคุณลักษณะของวัตถุรูปทรงเป็นแสดงท่าทางการวาดภาพโดยใช้การประมวลผลภาพเทคนิค