An information theoretical approach to crowd simulation

Abstract

Kalabalıklar, pek çok sanal ortam ve eğlence uygulamalarının önemli bir elemanıdır.Bu tezde, kalabalık simülasyonu kapsamında otomatik kamera kontrolü ve uyarlamalıdavranışsal modelleme problemleri için çözümler önerilmiştir. Yöntemlerimizintemelinde, bilişim kuramı kavramlarını kullanan ve kalabalığın hareketlerinin analitikharitasını otomatik olarak yaratan bir çatı bulunmaktadır. üretilen bu haritalara davranışharitaları adı verilmiştir ve bu haritaların üretilmesi için olasılık tabanlı bir modelgeliştirilmiştir.Tezin ilk bölümünde, davranış haritalarına göre belirli ilgi noktaları bulan ve bunoktaları göstermek için güncellenen yeni bir otomatik kamera tekniği geliştirilmiştir.Bu ilgi noktaları, ya kalabalığın karakteristik davranışlarını ya da sahnede gerçekleşenorijinal olayları göstermektedir.Tezin ikinci bölümünde, karakter bazlı kalabalık simülasyonları için kalabalıktakikarakterlerin davranışlarını kalabalık - karakter etkileşim formülasyonları iletanımlamak için davranış haritalarını kullanan yeni bir davranış modeli önerilmiştir. Bumodel, herhangi bir kalabalık simülatörüne eklenerek, bu simülatörün daha karmaşıkdavranışlar ortaya çıkarmasına imkan sağlamaktadr.

Crowd constitutes a critical component in many virtual environment andentertainment applications. In this thesis, we propose methods to solve two distinctproblems in crowd simulation domain; automatic camera control and adaptive behavioralmodeling. As the basis of our methods, we develop a framework which uses informationtheoretical concepts to automatically construct analytical maps of crowd?s locomotion,which are called behavior maps. The developed framework contains a probabilisticmodel of the scene to build behavior maps.In the first part of this thesis, we propose a novel automatic camera control techniquewhich utilizes behavior maps to find interest points which represent either characteristicbehaviors of the crowd or novel events occurring in the scene. The camera is updatedaccordingly to display selected interest points.In the second part of this thesis, we propose a novel behavioral model which usesbehavior maps to control agents? behavior adaptively with agent-crowd interactionformulations. Our model can be integrated into crowd simulators and enhance theirbehavioral complexity. We made comparative analyses of the presented behavior modelwith measured crowd data and two agent-based crowd simulators.