Real-time parameterized locomotion generation
2008
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Uğur Güdükbay
Abstract (TR)
Gerçekçi insan vücut animasyonu yapımında özel donanım yardımıyla yakalanmış hareketlerin tekrar kullanımı ve karıştırılması animasyon ve bilgisayar grafiğinin en zor problemlerinden biridir. Yürüme, hızlı ve yavaş koşma günlük insan eylemleri arasında en sık kullanılanlardandır. Bu tezde, bu tür hareketlerin kullanıcı tarafından tanımlanmış açısal ve doğrusal hız gibi parametreler doğrultusunda üretilmesi için çoklu karıştırmaya dayalı iki aşamalı bir yöntem önerilmiştir. Birinci aşamada, geniş bir veri tabanından başlayarak benzer ve kısa hareketlerden oluşan bir çizge oluşturulmaktadır. Bu aşama, bahsi geçen veri tabanından hareket ayıtlanması, ön ayarlamalar, hata düzeltilmesi, hareketlerin senkronize edilmesi, ve hareket geçişlerine göre kısımlara ayrılmasından oluşur. İkinci aşamada, oluşturulan çizge üzerinde bir yol takip edilerek verilen parametrelere göre animasyon gerçek zamanda üretilir. Bu aşamada, karıştırmada kullanılacak hareket sayısına göre iki ayrı yaklaşım kullanılır: saçılmış veri aradeğerlemesine dayalı karıştırma ve doğrusal aradeğerlemeye dayalı karıştırma. Tanımlanan sistem genişletilebilir ve etkili bir sistemdir, ve gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilir.
Author
Dr. Muzaffer Akbay
Institution
How to Cite
Muzaffer Akbay (Yüksek Lisans Tezi). Real-time parameterized locomotion generation, 2008, Bilkent University, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Bilkent University
- The Lower Danube in Late Antiquity: The case of Histria(2023)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Essays on forward guidance(2014)
- Multi-armed bandit algorithms for communication networks and healthcare(2022)
- Comparative constitutional happiness in the light of the jurisprudence of the Turkish Constitutional Court(2023)
- Density functional theory investigation of linear carbon chains(2023)
