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Exploring Personality in Human-Object Interactions
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AI
DOI：10.1007/s11760-025-04594-7.png)
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摘要
En 中文
个性对于动画人物准确且真实的沟通至关重要。时间特征（如身体运动）有助于表达个性特征。研究通常通过利用高级运动参数来控制一般动作中的个性，但当前研究缺乏对物体交互动画的关注。尽管物体交互并非社会概念，但主体的个性仍会影响交互过程中的运动。本研究考察了不同物体交互序列中的个性表达，以识别因物体类型、执行动作及其重复次数而产生的差异。我们训练了一个基于神经运动场的网络，用于在物体交互中创作动画的预期个性，并利用我们提出的基于个性的运动增强方法。我们通过用户研究验证了该方法，以评估生成运动的个性、准确性和真实感。结果表明，增强方法能更好地区分积极和消极特质，特别是在尽责性和外向性方面，但代价是降低了真实感和准确性。相比之下，数据驱动的操作能产生真实且准确的结果，但其对个性的影响较为微妙。然而，当我们同时改变多个OCEAN因素时，运动产生的变化更为显著。
Keyword:
3D Object Interaction
SMPL-X Body Model
OCEAN Personality Model
Neural Motion Reconstruction
Generative Adversarial Networks
期刊
IF:
2.1
论文数:
877
被引数:
4.6K
机构
暂无机构信息
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