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  1. 研究報告
  2. エンタテインメントコンピューティング(EC)
  3. 2022
  4. 2022-EC-65

パフォーマンス撮影のための演者立ち位置情報を基にしたカメラ位置姿勢生成手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220301
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220301
fdfbccde-f905-41f1-8e7c-6b01ff73639a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EC22065037.pdf IPSJ-EC22065037.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-29
タイトル
タイトル パフォーマンス撮影のための演者立ち位置情報を基にしたカメラ位置姿勢生成手法
タイトル
言語 en
タイトル Camera Position and Pose Generation Method Based on Performer's Standing Position for Performance Shooting
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 計測・認証2
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
筑波大学システム情報工学研究群
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者所属(英)
en
Degree programs in Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
著者名 逸見, 勲

× 逸見, 勲

逸見, 勲

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宍戸, 英彦

× 宍戸, 英彦

宍戸, 英彦

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北原, 格

× 北原, 格

北原, 格

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著者名(英) Isao, Hemmi

× Isao, Hemmi

en Isao, Hemmi

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Hidehiko, Shishido

× Hidehiko, Shishido

en Hidehiko, Shishido

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Itaru, Kitahara

× Itaru, Kitahara

en Itaru, Kitahara

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 The quality of the video is greatly affected by the camerawork. Unlike filming a movie, it is hard to reshoot live entertainment. Therefore, it is more important to consider the camerawork based on the information obtained in advance. The methods to generate camerawork using scenarios have been proposed, however, the methods have not considered changes in the standing positions of the performers on the stage yet. This study proposes an automatic camera work generation method that uses deep learning to output camera positions and postures for each scene based on the standing positions of the performers in each scene (keyframe) obtained from the stage script.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The quality of the video is greatly affected by the camerawork. Unlike filming a movie, it is hard to reshoot live entertainment. Therefore, it is more important to consider the camerawork based on the information obtained in advance. The methods to generate camerawork using scenarios have been proposed, however, the methods have not considered changes in the standing positions of the performers on the stage yet. This study proposes an automatic camera work generation method that uses deep learning to output camera positions and postures for each scene based on the standing positions of the performers in each scene (keyframe) obtained from the stage script.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12049625
書誌情報 研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻 2022-EC-65, 号 37, p. 1-5, 発行日 2022-09-29
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8914
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
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Ver.1 2025-01-19 14:36:42.201696
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