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J-GLOBAL ID：201802251034310455   整理番号：18A1483599

データ駆動型感情伝染による現実的な仮想群衆の創造のための実生活事故の利用【JST・京大機械翻訳】

Using real life incidents for creating realistic virtual crowds with data-driven emotion contagion

著者 (3件)： Basak Ahmet Eren (Department of Computer Engineering, Bilkent University, Ankara 06800, Turkey) ,  Gueduekbay Ugur (Department of Computer Engineering, Bilkent University, Ankara 06800, Turkey) ,  Durupinar Funda (Computational Biology Program, Oregon Health & Science University, Portland, OR 97239, USA)
資料名： Computers & Graphics  (Computers & Graphics)
巻： 72  ページ： 70-81  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0525B  ISSN： 0097-8493  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実生活ビデオからパラメータを学習することにより,群衆シミュレーションを調整し,検証し,最適化するためのデータ駆動手法を提案した。ここでは,学習段階に適した事故ントとそれらのビデオ基盤の共通の特徴について議論した。次に,3つの現実の事故における学習過程を実証した。すなわち,衝突攻撃,地下鉄におけるパニック状況,およびブラックフリードラッシュである。著者らは,既存の感情contagと群衆シミュレーションフレームワークを用いて事故を再現し,事故のビデオfooから抽出されたデータに関してエージェント挙動を特徴付けるパラメータを最適化する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エージェント ,  学習 ,  最適化 ,  *録画装置
準シソーラス用語： 学習過程 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 群衆シミュレーション ,  感情伝染 ,  パラメータ学習 ,  データ駆動最適化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： データ駆動 ,  感情伝染 ,  現実 ,  仮想 ,  創造 ,  事故