Perception of Motion Variations in Large-Scale Virtual Human Crowds

Autor: Katja Zibrek, Anne-Hélène Olivier, Julien Pettré, Ludovic Hoyet, Benjamin Niay, Robin Adili
Přispěvatelé: Analysis-Synthesis Approach for Virtual Human Simulation (MIMETIC), Université de Rennes 2 (UR2)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Sensor-based and interactive robotics (RAINBOW), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), ANR-18-CE33-0013,Per2,Personnalisation du mouvement humain basée Perception(2018), Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: MIG 2021-14th Annual ACM SIGGRAPH Conference on Motion, Interaction and Games
MIG 2021-14th Annual ACM SIGGRAPH Conference on Motion, Interaction and Games, Nov 2021, Virtual Event Switzerland, France. pp.1-7, ⟨10.1145/3487983.3488288⟩
MIG
DOI: 10.1145/3487983.3488288⟩
Popis: International audience; Virtual human crowds are regularly featured in movies and video games. With a large number of virtual characters each behaving in their own way, spectacular scenes can be produced. The more diverse the characters and their behaviors are, the more realistic the virtual crowd is expected to be perceived. Hence, creating virtual crowds is a trade-off between the cost associated with acquiring more diverse assets, namely more virtual characters with their animations, and achieving better realism. In this paper, our focus is on the perceived variety in virtual crowd character motions. We present an experiment exploring whether observers are able to identify virtual crowds including motion clones in the case of large-scale crowds (from 250 to 1000 characters). As it is not possible to acquire individual motions for such numbers of characters, we rely on a state-of-the-art motion variation approach to synthesize unique variations of existing examples for each character in the crowd. Participants then compared pairs of videos, where each character was animated either with a unique motion or using a subset of these motions. Our results show that virtual crowds with more than two motions (one per gender) were perceptually equivalent, regardless of their size. We believe these findings can help create efficient crowd applications, and are an additional step into a broader understanding of the perception of motion variety.
Databáze: OpenAIRE