EAGER: Efficient control and transmission of digital puppetry

EAGER:数字木偶的高效控制和传输

基本信息

项目摘要

Digital puppetry refers to the interactive control of virtual characters. This approach can be useful in any virtual experience where a synthetic character?s interactivity must surpass the current capabilities of AI. Examples of this include teacher training; projecting remote docents into museums, science centers and networked virtual environments; and preparing soldiers for their first tours of duty in foreign lands. The objective of this project is to improve the quality and breadth of experiences that can be provided by the puppeteering paradigm, especially when the puppeteer is working from a remote location such as his or her home and the experience is taking place in a location with limited network connectivity. The intent is to reduce latency and bandwidth requirements; cost and complexity of experience creation, capture and delivery; and cognitive load on puppeteers ? while still providing support for complex behaviors. This exploratory research project focuses on micro-poses that can be recognized and assembled into more complex actions. The PI seeks to rapidly identify these poses via the fusion of multiple inexpensive sources of sensor data and the physical constraints appropriate for our virtual characters. The PI approaches the tension between precision and network demand by using these micro-poses to reduce cost, footprint of the puppetry motion capture, and networking demands, while simultaneously increasing the effectiveness and accessibility of the puppeteering paradigm. The focus on accessibility leads to the development of techniques that can be run at interactive rates on in-home tabletop systems, facilitating connections between mentors and mentees across the globe.
数字木偶是指虚拟人物的交互控制。这种方法在任何虚拟体验中都很有用,在这种体验中,合成角色的交互性必须超越人工智能当前的能力。这方面的例子包括教师培训;将远程讲解员投射到博物馆、科学中心和网络虚拟环境中;并为士兵们在异国他乡首次执行任务做好准备。该项目的目标是提高木偶操作范例可以提供的体验的质量和广度,特别是当木偶操作者在远程位置(例如他或她的家)工作并且体验是在资源有限的位置进行时。网络连接。目的是减少延迟和带宽要求;体验创建、获取和交付的成本和复杂性;和木偶师的认知负担?同时仍然为复杂的行为提供支持。这个探索性研究项目的重点是可以识别并组装成更复杂动作的微姿势。 PI 寻求通过融合多个廉价的传感器数据源和适合我们虚拟角色的物理约束来快速识别这些姿势。 PI 通过使用这些微姿势来降低成本、木偶动作捕捉的足迹和网络需求,从而解决精度和网络需求之间的紧张关系,同时提高木偶操作范式的有效性和可访问性。对可访问性的关注导致了可以在家庭桌面系统上以交互速率运行的技术的发展,促进了全球导师和受训者之间的联系。

项目成果

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