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アイテム
Variational Recurrent Neural Networkを用いた人物動作生成モデルの構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209379
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209379d4770202-d45b-47c0-9274-cc2c3a593d16
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
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公開日 | 2021-02-09 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | Variational Recurrent Neural Networkを用いた人物動作生成モデルの構築 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
言語 | en | |||||||||
タイトル | Human Motion Generative Model using Variational Recurrent Neural Network | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | テーマセッション | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
東洋大学 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
東洋大学 | ||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
Toyo University | ||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
Toyo University | ||||||||||
著者名 |
村上, 真
× 村上, 真
× 生澤, 隆広
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 3 次元コンピュータグラフィックスを使用した映像コンテンツには人型のキャラクタが登場し,人のように行動することが多い.本研究の目的は,多様で自然なキャラクタの動作を生成することができるシステムを構築することである.本研究では,動作の生成過程は複雑で非線形だと考え,この過程を深層ニューラルネットワークによりモデル化する.動作の生成過程(深層ニューラルネットワークのパラメータ)は直接観測できないため,観測可能な動作データ(モーションキャプチャシステムにより収録された動作データ)から学習により推定することになる.その際に,生成とは逆の過程(推論過程)も同様に深層ニューラルネットワークにより表現し,観測可能な動作データから推論と生成を行い,元のデータが得られればよいという基準で深層ネットワークのパラメータを推定する.本研究では recurrent neural network と variational autoencoder を用いた動作生成モデルを構築し,低次元の潜在空間から多様な人物動作が生成可能であることを確認した. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN10100541 | |||||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG) 巻 2021-CG-181, 号 3, p. 1-6, 発行日 2021-02-09 |
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ISSN | ||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
収録物識別子 | 2188-8949 | |||||||||
Notice | ||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |