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| ■論文No. |
IIC22024 |
| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2022/11/28 |
| ■タイトル |
低サンプリングレート関節点から予測されたLSTM外挿補間動作の不自然な自然さの検証 |
| ■タイトル(英語) |
Unnatural Naturalness of Motion Predicted from Low-Sampling-Rate Motion Capture Data based on LSTM Extrapolation |
| ■著者名 |
飯田 航平(芝浦工業大学),清水 創太(芝浦工業大学),奥野 哲史(芝浦工業大学),ジェロナツォ ミケーレ(パドバ大学),オボエ ロベルト(パドバ大学) |
| ■著者名(英語) |
Kohei Iida(Shibaura Institute of Technology),Sota Shimizu(Shibaura Institute of Technology),Satoshi Okuno(Shibaura Institute of Technology),Michele Gereonazzo(University of Padova),Roberto Oboe(University of Padova) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【D】産業応用部門 産業計測制御研究会 |
| ■本誌 |
2022年12月1日-2022年12月2日産業計測制御研究会-1
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| ■本誌掲載ページ |
43-44ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
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| ■要約(日本語) |
本稿では，低サンプリングレート関節点データからLSTMにより予測された動作の滑らかさについて論じる． |
| ■要約(英語) |
This paper focuses and discusses on unnatural naturalness of motions predicted from low-sampling-rate motion capture data based on LSTM extrapolation. Inherently, natural motions measured from motion capture devices seem to be defined by their high sampling rate and accuracy. The authors propose a method to predict high-sampling extrapolated and exaggerated motions based on Attention mechanism combined with LSTM. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
395Kバイト |
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