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MOTION-MATCHING IN UBISOFT’S FOR HONOR翻译

http://www.gameanim.com/2016/05/03/motion-matching-ubisofts-honor/ Introducing For Honor with a video, the team want it to be "The Call of Duty of Melee Combat", citing the Street Fighter series as another key influence for their desire to creat…

Motion Matching 资料汇总

https://www.gdcvault.com/play/1023280/Motion-Matching-and-The-Road https://twvideo01.ubm-us.net/o1/vault/gdc2016/Presentations/Clavet_Simon_MotionMatching.pdf https://rockhamstercode.tumblr.com/post/178388643253/motion-matching https://rockhamstercod…

Computer Vision_33_SIFT：Robust scale-invariant feature matching for remote sensing image registration——2009

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

GDC2016【For Honor-荣耀战魂】的次世代动画技术

生成自然丰富,反应灵敏的动作的“Motion Matching”是什么?         Ubisoft在2016年内预定发售的[荣誉战魂],是基于MOBA类集团战斗,并加入了高度紧张的剑斗动作的多人游戏.在绘制非常细致的战场里,主人公以骑士,武士还有维京勇士形象展现着厚重感和帅气的动作.是整体散发着次世代感的作品.       特别引人注目的,是角色动画的自然响应性很高.无论切换到怎样的瞬间,自然的运动也感觉不像是游戏了,尽管如此,还是可以灵敏的反映玩家的操作.       GDC 2016上…

Computer Vision_33_SIFT：A novel coarse-to-fine scheme for automatic image registration based on SIFT and mutual information——2014

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：An efficient SIFT-based mode-seeking algorithm for sub-pixel registration of remotely sensed images——2015

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：An Improved RANSAC based on the Scale Variation Homogeneity——2016

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：LIFT: Learned Invariant Feature Transform——2016

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：ORB_An efficient alternative to SIFT or SURF——2012

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector——2014

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…