低サンプリングレート関節点から予測されたLSTM外挿補間動作の不自然な自然さの検証

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC22024

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2022/11/28

タイトル(英語): Unnatural Naturalness of Motion Predicted from Low-Sampling-Rate Motion Capture Data based on LSTM Extrapolation

著者名: 飯田 航平(芝浦工業大学),清水 創太(芝浦工業大学),奥野 哲史(芝浦工業大学),ジェロナツォ ミケーレ(パドバ大学),オボエ ロベルト(パドバ大学)

著者名(英語): Kohei Iida(Shibaura Institute of Technology),Sota Shimizu(Shibaura Institute of Technology),Satoshi Okuno(Shibaura Institute of Technology),Michele Gereonazzo(University of Padova),Roberto Oboe(University of Padova)

要約(日本語): 本稿では，低サンプリングレート関節点データからLSTMにより予測された動作の滑らかさについて論じる．

要約(英語): This paper focuses and discusses on unnatural naturalness of motions predicted from low-sampling-rate motion capture data based on LSTM extrapolation. Inherently, natural motions measured from motion capture devices seem to be defined by their high sampling rate and accuracy. The authors propose a method to predict high-sampling extrapolated and exaggerated motions based on Attention mechanism combined with LSTM.

本誌: 2022年12月1日-2022年12月2日産業計測制御研究会-1

本誌掲載ページ: 43-44 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 395 Kバイト