論文の概要: Camera Trajectory Generation: A Comprehensive Survey of Methods, Metrics, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00974v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 11:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.883038
• Title: Camera Trajectory Generation: A Comprehensive Survey of Methods, Metrics, and Future Directions
• Title（参考訳）: カメラトラジェクトリ生成:方法,メトリクス,今後の方向性に関する包括的調査
• Authors: Zahra Dehghanian, Pouya Ardekhani, Amir Vahedi, Hamid Beigy, Hamid R. Rabiee,
• Abstract要約: カメラの軌跡生成はコンピュータグラフィックス、ロボティクス、バーチャルリアリティー、シネマトグラフィーの基盤となっている。 その名声が高まりつつあるにもかかわらず、この分野には、本質的な知識と進歩を集約する体系的で統一された調査が欠如している。 本稿では、カメラ表現に対する様々なアプローチを紹介し、利用可能なカメラ軌跡生成モデルの詳細なレビューを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.258635303030605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Camera trajectory generation is a cornerstone in computer graphics, robotics, virtual reality, and cinematography, enabling seamless and adaptive camera movements that enhance visual storytelling and immersive experiences. Despite its growing prominence, the field lacks a systematic and unified survey that consolidates essential knowledge and advancements in this domain. This paper addresses this gap by providing the first comprehensive review of the field, covering from foundational definitions to advanced methodologies. We introduce the different approaches to camera representation and present an in-depth review of available camera trajectory generation models, starting with rule-based approaches and progressing through optimization-based techniques, machine learning advancements, and hybrid methods that integrate multiple strategies. Additionally, we gather and analyze the metrics and datasets commonly used for evaluating camera trajectory systems, offering insights into how these tools measure performance, aesthetic quality, and practical applicability. Finally, we highlight existing limitations, critical gaps in current research, and promising opportunities for investment and innovation in the field. This paper not only serves as a foundational resource for researchers entering the field but also paves the way for advancing adaptive, efficient, and creative camera trajectory systems across diverse applications.
• Abstract（参考訳）: カメラの軌跡生成はコンピュータグラフィックス、ロボティクス、バーチャルリアリティー、シネマトグラフィーの基盤であり、シームレスで適応的なカメラの動きを可能にし、視覚的なストーリーテリングと没入的な体験を高める。 その名声が高まりつつあるにもかかわらず、この分野には、本質的な知識と進歩を集約する体系的で統一された調査が欠如している。 本稿では,基礎的な定義から先進的な方法論まで,この分野を包括的に検討することで,このギャップを解消する。 本稿では、カメラ表現に対する様々なアプローチを紹介し、ルールベースのアプローチから始まり、最適化ベースの手法、機械学習の進歩、複数の戦略を統合するハイブリッド手法を進歩させる、利用可能なカメラトラジェクトリ生成モデルの詳細なレビューを示す。 さらに、カメラトラジェクトリシステムを評価するのによく使われるメトリクスとデータセットを収集し、分析し、これらのツールがパフォーマンス、美的品質、実用性をどのように測定するかについての洞察を提供する。 最後に、既存の限界、現在の研究における限界、そしてこの分野における投資とイノベーションの有望な機会を強調します。 本論文は,フィールドに参入する研究者の基盤資源として機能するだけでなく,多様なアプリケーションにまたがる適応的,効率的,創造的なカメラトラジェクトリシステムの実現にも寄与する。

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