論文の概要: A Perceptually-Validated Metric for Crowd Trajectory Quality Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12346v1
- Date: Fri, 27 Aug 2021 15:22:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-30 14:08:54.559369
- Title: A Perceptually-Validated Metric for Crowd Trajectory Quality Evaluation
- Title（参考訳）: 群衆軌道品質評価のための知覚的検証基準
- Authors: Beatriz Cabrero Daniel, Ricardo Marques, Ludovic Hoyet, Julien
Pettr\'e and Josep Blat
- Abstract要約: シミュレーション手法のパラメトリック値と結果の軌跡の品質の関係について検討する。
トラジェクティブ・リアリズムの知覚に影響を与える最も健全な特徴を捉えながら、基準データから抽象化する品質指標QFを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0448872422956432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Simulating crowds requires controlling a very large number of trajectories
and is usually performed using crowd motion algorithms for which appropriate
parameter values need to be found. The study of the relation between parametric
values for simulation techniques and the quality of the resulting trajectories
has been studied either through perceptual experiments or by comparison with
real crowd trajectories. In this paper, we integrate both strategies. A quality
metric, QF, is proposed to abstract from reference data while capturing the
most salient features that affect the perception of trajectory realism. QF
weights and combines cost functions that are based on several individual, local
and global properties of trajectories. These trajectory features are selected
from the literature and from interviews with experts. To validate the capacity
of QF to capture perceived trajectory quality, we conduct an online experiment
that demonstrates the high agreement between the automatic quality score and
non-expert users. To further demonstrate the usefulness of QF, we use it in a
data-free parameter tuning application able to tune any parametric microscopic
crowd simulation model that outputs independent trajectories for characters.
The learnt parameters for the tuned crowd motion model maintain the influence
of the reference data which was used to weight the terms of QF.
- Abstract（参考訳）: 群衆をシミュレーションするには、非常に多数の軌道を制御する必要があり、通常、適切なパラメータ値を見つける必要がある群集運動アルゴリズムを用いて実行される。
シミュレーション手法におけるパラメトリック値と結果として得られる軌道の品質との関係について,知覚実験または実際の群衆軌道との比較により検討した。
本稿では,両戦略を統合する。
軌道実在論の知覚に影響を与える最も有意義な特徴を捉えながら、参照データから抽象化する品質指標 qf が提案されている。
qfは、軌道の複数の個別、局所、大域的性質に基づくコスト関数を重み付け、結合する。
これらの軌跡の特徴は文献および専門家へのインタビューから選ばれる。
知覚された軌道品質を捉えるためのQFの能力を検証するために,自動品質スコアと非熟練ユーザとの高整合性を示すオンライン実験を行った。
qfのさらなる有用性を示すために,パラメータチューニングアプリケーションにおいて,文字の独立な軌跡を出力する任意のパラメトリックな微小群衆シミュレーションモデルをチューニングできる。
調整群集運動モデルの学習パラメータは、QFの項の重み付けに用いられた基準データの影響を保っている。
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