search query: @keyword regressio / total: 13
reference: 4 / 13
« previous | next »
Author:Hakkarainen, Sami
Title:Data-Driven Sequential Monte Carlo Motion Synthesis
Dataohjattu sekventiaalinen Monte Carlo -liikesynteesi
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:89      Language:   eng
Department/School:Perustieteiden korkeakoulu
Main subject:Mediatekniikka   (IL3011)
Supervisor:Hämäläinen, Perttu
Instructor:
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201412033084
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  2446   | Archive
Keywords:motion synthesis
procedural animation
physically-based animation
machine learning
regression
Monte Carlo methods
dimensionality reduction
optimization
liikesynteesi
proseduraalinen animaatio
fysikaalinen animaatio
koneoppiminen
regressio
Monte Carlo -menetelmät
ulotteisuuden pienentäminen
optimointi
Abstract (eng):Animation in video games is composed of motion segments created by animators, and of motion synthesis methods, which combine and extend the motion segments for emerging gameplay situations.
Current video games typically synthesize motion kinematically with no regard to dynamics, causing immersion-breaking motion artifacts.
By contrast, physically-based methods synthesize motions by simulating physics, which ensures physical correctness.

This thesis extends sequential Monte Carlo motion synthesis, a physically-based method, to use animator-authored reference animations for guiding the synthesis.
An offline component is developed, which robustly tracks various types of kinematic reference animations by controlling a simulated physical character.
The tracking results are gathered as a training set for a machine learning component, which directs the sequential Monte Carlo sampling used for online motion synthesis.

For machine learning, the approximate nearest neighbors, locally weighted regression, mixture of regressors, and self-organizing map methods are implemented and compared.
A product distribution sampling scheme is developed to efficiently combine machine learning with optimization.
Additionally, a factorized formulation of the learning problem is presented and implemented.

The system is evaluated with an interactive locomotion test case.
Given a single kinematic reference animation depicting running in a straight line, the system is able to synthesize physically-valid motion for turning and running on uneven terrain.
Abstract (fin):Videopelien animaatio muodostuu animaattoreiden luomista animaatioista, sekä liikesynteesimenetelmistä, jotka yhdistävät ja laajentavat luotuja animaatioita pelissä syntyviin uusiin tilanteisiin.
Nykyiset videopelit käyttävät pääsääntöisesti menetelmiä, jotka syntetisoivat liikettä kinemaattisesti huomioimatta dynamiikkaa, mikä johtaa immersiota heikentäviin virheisiin.
Vaihtoehtoisesti liikesynteesiin voidaan käyttää fysiikkaan perustuvia menetelmiä, joissa fysiikan simuloinnilla varmistetaan liikkeiden fysikaalinen toteutettavuus.

Tämä diplomityö laajentaa fysiikkaan perustuvaa sekventiaalista Monte Carlo -liikesynteesimenetelmää ohjaamalla synteesiä animaattoreiden luomilla referenssianimaatioilla.
Työssä kehitetään erillinen komponentti, joka kykenee seuraamaan monenlaisia kinemaattisia referenssianimaatioita kontrolloimalla simuloitua fysikaalista hahmomallia.
Seurannan tulokset kootaan opetusdataksi koneoppimiskomponentissa, joka ohjaa interaktiiviseen liikesynteesiin käytettävää sekventiaalista Monte Carlo -otantaa.

Koneoppimiseen sovelletaan approksimatiivista lähimmän naapurin menetelmää, paikallisesti painotettua regressiota, regressorisekoitemallia ja itseorganisoituvaa karttaa.
Koneoppiminen yhdistetään tehokkaasti optimointiin käyttämällä otantaa todennäköisyysjakaumien tulosta.
Oppimisongelmaan sovelletaan myös tekijöihin jaettua muotoa.

Järjestelmää arvioidaan interaktiivisella demonstraatiolla, jossa käytetään yksittäistä suoraa juoksua esittävää kinemaattista referenssianimaatiota.
Järjestelmä kykenee syntetisoimaan referenssin avulla käännöksiä ja juoksua epätasaisella pinnalla.
ED:2014-12-21
INSSI record number: 50170
+ add basket
« previous | next »
INSSI