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手势数据驱动的头部运动合成方法

何文静 陈益强 刘军发

计算机科学与探索2012,Vol.6Issue(12):1109-1115,7.
计算机科学与探索2012,Vol.6Issue(12):1109-1115,7.DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2012.12.005

手势数据驱动的头部运动合成方法

Sign Language Gesture Driven Head Movement Synthesis

何文静 1陈益强 2刘军发3

作者信息

  • 1. 中国科学院计算技术研究所,北京100190
  • 2. 中国科学院计算技术研究所,移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京100190
  • 3. 中国科学院大学,北京100049
  • 折叠

摘要

Abstract

Non-manual component plays an important role in sign language communication. Head movement synthesis and synchronization with gesture is one of those main topics. Based on realistic training data, this paper introduces detailed explorations to reveal the relationship between gesture and head motion, and uses kernel canonical correlation analysis (KCCA) to build the head movement prediction model. Animation synthesis results and evaluation experiments imply that the proposed method can better measure the cooperation between sign gesture and head motion and enhance the naturalness of synthesized behaviors of sign language virtual human.

关键词

手语/非手部手势/头部动作/核典型相关分析/虚拟人

Key words

sign language/ non-manual component/ head movement/ kernel canonical correlation analysis (KCCA)/ virtual human

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

何文静,陈益强,刘军发..手势数据驱动的头部运动合成方法[J].计算机科学与探索,2012,6(12):1109-1115,7.

基金项目

The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61070110,90820303(国家自然科学基金). (国家自然科学基金)

计算机科学与探索

OACSCDCSTPCD

1673-9418

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