ポーズ表現の質を高める方法 ポーズ式映像システムの人気はますます高まっている。アート／エンターテインメント業界ではかなり以前から存在していたが、近年ではハイテク業界にも浸透してきている。業種に関係なく、希望するポーズを獲得するには普遍的な課題がある。 技術分野での機械学習のためのより質の高いデータを実現し、アート/エンターテイメントでより正確な参照ポーズを促進するために、データ参加者、俳優、またはモデルを最大限に活用するために避けるべき一般的な間違いをまとめたガイドを以下に紹介します。

ノート: この話題で取り上げたいことはたくさんあります。上の顔の表情だけを切り捨てたものです。相談に乗っています(facetheFACS@melindaozel.com)をご希望の場合は、下の顔や組み合わせ表現についても同様の情報をご提供ください。

ポーズ表現をキャプチャするためのベストプラクティス 技術情報

採用・企画で避けるべき間違い

採用

コレクションチームの選択は、プロジェクトの品質に大きな影響を与えます。 テック業界では、データ取得者を採用する際によくある間違いとして、以下のようなものがあります。

データ収集のために不適格者を雇わないこと  

• データ取得は面倒で反復的な作業になることがあります。データ戦略の段階では専門知識が重要ですが、データ取得の段階では必要ありません。データ収集のために資格を持った人材を過剰に雇用すると、従業員が刺激不足のタスクで疲弊し、キャリアの停滞を招く可能性が高くなります。退屈やキャリアの停滞は、出世のための明確な道筋がない限り、チームに残るためのインセンティブを低下させることになります。経験の浅い人材を採用することで、チームのメンバーを維持する可能性が高まります。また、経験の浅い社員にもキャリアアップの機会を提供することができ、契約社員を中心とした構造の息苦しさを永続化させることはありません。
• データ収集プロジェクトで最悪なことの一つは、高い離職率です。あなたは、あなたのチームがあなたの家のスタイルの収集プロセスのインとアウトを知っていることを望んでいます。システムの苦労やハックを理解している情報に精通したチームは、より正確なデータを提供し、トラブルシューティングに費やす時間を短縮します。

 やめてくれ 人間力よりも経験を重視する 

• 参加者に快適に感じてもらうことは、戦いの半分です。人は、斬新で不自然な設定では表現力が低下します。データ収集環境は本質的に不自然なものなので、直感的で人間味のあるスタッフで不快な環境を補いたいと思うでしょう。カスタマーサービスのバックグラウンドを持つデータ取得者や、強い感情的な知性を持つ人材を採用することは、技術的な経験を持つ人材を採用するよりもずっと先を行くことになるでしょう。

プランニング

キャプチャする表現データは、ユースケースやリソースの有無によって異なります。プランニングでよくある間違いには、以下のようなものがあります。

 不十分なガイドと不正確なビジュアルを避ける 

• 表現のニュアンスに関する知識が不足しているため、ほとんどのポージングガイドには不正確な説明や不正確な視覚的な例が記載されています。この問題を軽減するためには、専門家に相談するか、チームの指定メンバーに時間やトレーニング資料（『フェイシャルアクションコーディングシステムマニュアル』のようなもの）を提供することが重要です。

A無効なポーズ