CE33 - Interaction, Robotique – Intelligence artificielle

Personnalisation du mouvement humain basée Perception – Per2

Résumé de soumission

Malgré que les humains virtuels soient devenus indispensables pour créer du contenu toujours plus réaliste, ils présentent encore aujourd’hui une certaine uniformité nuisant au réalisme visuel. Ce besoin de variété a été identifié, mais s’est principalement focalisé sur l’aspect visuel des modèles virtuels (apparence et forme). Cependant, le mouvement d’une façon générale est aussi extrêmement important, nous permettant de réaliser la large gamme d’actions à notre disposition, mais contribuant aussi à l’expression et à la communication, en particulier non verbale. Plus particulièrement, la variété vient du fait que différents individus ne réalisent pas ces actions de la même manière, ni de la même manière pour deux réalisations consécutives. Pour cette raison, des variations dans le mouvement des humains virtuel sont nécessaires pour créer des environnements virtuels visuellement plus réalistes.

Par conséquent, ce projet vise à créer de la variété dans le mouvement des personnages de synthèse pour créer une nouvelle génération de personnages plus réalistes. Cependant, la variété dans le mouvement n’est pas un reflet de différences aléatoires, mais résulte de différences intra-individu (e.g., fatigue) et inter-individus (e.g., morphologie, âge, sexe) complexes, non prises en compte actuellement dans les simulations. Ces différences étant difficiles à quantifier, nous proposons de nous focaliser sur la façon dont elles sont perçues par les utilisateurs pour produire de façon automatique des variations inter-individus naturelles. Cependant, du fait de la complexité du mouvement humain, il est probable que la création de telles variations dépende des mouvements considérés. Par conséquent, nous proposons de valider cette première tentative de personnalisation basée perception en se focalisant sur un scénario transversal de locomotion, mouvement important pour les applications interactives, avec de forts potentiels de personnalisation, et avec un fort potentiel d’impact sur applications visées.

Pour atteindre cet objectif, nous proposons une approche s’appuyant sur trois défis. Notre premier défi consiste à comprendre ce qui rend les mouvements d’individus perceptuellement différents. Nous proposons donc de tout d’abord collecter une base de données unique contenant un minimum de 200 individus, avec une grande gamme de caractéristiques (e.g., âge, morphologie, personnalité). Cette base de mouvements sera ensuite utilisée pour réaliser une expérience en perception, ayant pour but de caractériser à quel point les mouvements des individus de la base sont visuellement différents entre eux. Enfin, ces informations seront utilisées en combinaison avec les mouvements collectés pour identifier de façon automatique les caractéristiques du mouvement contribuant le plus à la variété visuelle. Le second défi consistera alors à explorer comment synthétiser de telles variations à partir des caractéristiques identifiées. Nous souhaitons donc proposer un modèle de variation basé perception, tout d’abord pour mouvements cycliques et validés sur des mouvements de locomotion, avant de l’adapter pour des mouvements acycliques. Finalement, notre dernier défi consiste à produire des variations pour les scénarios impliquant de nombreux humains virtuels, scénarios pour lesquels à la fois les performances de calculs et le réalisme visuel sont importants. Ce challenge nécessite d’adapter les modèles proposés pour produire automatiquement des variations naturelles pour ces groupes de personnages, après avoir identifié comment les variations de mouvement sont perçues dans de tels groupes.

Les résultats attendus permettront une avancée majeure dans le domaine de la synthèse de mouvements humains, avec un fort impact pour les applications nécessitant de nombreux agents pour lesquels les variations de mouvement sont encore aujourd’hui manuellement produites, ou simplement non présentes.

Coordination du projet

Ludovic Hoyet (Centre de Recherche Inria Rennes - Bretagne Atlantique)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Inria Rennes - Bretagne Atlantique Centre de Recherche Inria Rennes - Bretagne Atlantique

Aide de l'ANR 276 693 euros
Début et durée du projet scientifique : octobre 2018 - 42 Mois

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