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J-GLOBAL ID：202202278641561811   整理番号：22A0981639

限定デモンストレーションからの動的シーンにおけるCamera制御の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Camera Control in Dynamic Scenes from Limited Demonstrations

著者 (4件)： Hanocka R. (Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Assa J. (ClearVuze, Jerusalem, Israel) ,  Cohen-Or D. (Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Giryes R. (Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel)
資料名： Computer Graphics Forum  (Computer Graphics Forum)
巻： 41  号： 1  ページ： 427-437  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1703A  ISSN： 0167-7055  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,複数の人々(スポーツチーム)を有する動的シーンにおけるカメラ制御のための戦略を提示した。著者らは,シミュレーションにおけるプレーヤー動力学オフラインの一般モデルを学習した。進行中の動的場面におけるカメラの動きを駆動するための報酬関数を学習するために,ユーザのカメラ制御ポリシーの僅かなスパース実証のみを使用した。提案アプローチの鍵は,環境行動と報酬に依存しないシーンダイナミックスの低次元表現の作成であり,少数の例のみを用いて報酬関数を学習できる。少数の実証からエキスパートの意図を学習することを目的として,逆強化学習問題としてユーザ固有の制御目的をキャストした。学習報酬関数を視覚モデル予測コントローラ(MPC)と組み合わせて使用した。ユーザ特有の報酬に対して診断的である一般的なシーンダイナミックスモデルを学習し,異なるカメラ制御ポリシーに対する同じ動力学モデルを再利用できる。模擬および実際のサッカーマッチングに対する本手法の有効性を示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  関数 ,  *学習 ,  スペシャリスト ,  制御装置 ,  学習制御 ,  再利用 ,  有効性 ,  サッカー
準シソーラス用語： 動力学モデル ,  報酬関数 ,  逆強化学習 ,  カメラ制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 運動計画 ,  アニメーション ,  制御

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： デモンストレーション ,  シーン ,  学習