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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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