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doi:10.22028/D291-39193
Titel: | Motion Data and Model Management for Applied Statistical Motion Synthesis |
VerfasserIn: | Herrmann, Erik Du, Han Antakli, André Rubinstein, Dmitri Schubotz, René Sprenger, Janis Hosseini, Somayeh Cheema, Noshaba Zinnikus, Ingo Manns, Martin Fischer, Klaus Slusallek, Philipp |
HerausgeberIn: | Agus, Marco Corsini, Massimiliano Pintus, Ruggero |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Smart Tools and Apps for Graphics - Eurographics Italian Chapter Conference |
Seiten: | 79-88 |
Verlag/Plattform: | Eurographics Association |
Erscheinungsjahr: | 2019 |
Konferenzort: | Cagliari, Italy |
DDC-Sachgruppe: | 400 Sprache, Linguistik |
Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
Abstract: | Machine learning based motion modelling methods such as statistical modelling require a large amount of input data. In practice, the management of the data can become a problem in itself for artists who want to control the quality of the motion models. As a solution to this problem, we present a motion data and model management system and integrate it with a statistical motion modelling pipeline. The system is based on a data storage server with a REST interface that enables the efficient storage of different versions of motion data and models. The database system is combined with a motion preprocessing tool that provides functions for batch editing, retargeting and annotation of the data. For the application of the motion models in a game engine, the framework provides a stateful motion synthesis server that can load the models directly from the data storage server. Additionally, the framework makes use of a Kubernetes compute cluster to execute time consuming processes such as the preprocessing and modelling of the data. The system is evaluated in a use case for the simulation of manual assembly workers. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.2312/stag.20191366 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://diglib.eg.org/handle/10.2312/stag20191366 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-391930 hdl:20.500.11880/36032 http://dx.doi.org/10.22028/D291-39193 |
ISBN: | 978-3-03868-100-7 |
Datum des Eintrags: | 23-Jun-2023 |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Philipp Slusallek |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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