Einordnung der Methoden
Die Mischung der Methoden
Die drei in diesem Artikel vorgestellten Methoden werden im Bereich der virtuellen Akteure, in den meisten Fällen nicht isoliert sondern in einer mehr oder minder starken Kombination angewandt. Die Inverse Kinematik findet ihre Grenzen im Bereich der Rechenleistung der heutigen Computersysteme, sowie in der Komplexität der Berechnung einer realistisch erscheinenden virtuellen Welt. In Verbindung mit Motion Capture Systemen, sowie der Key Framing Methode kann ein Kompromiß in Bezug auf Rechenleistungs- und Speicherbedarf gefunden werden. Motion Capture Systeme halten dabei die für die Bewegung, eines Akteurs, aussagekräftigsten Positionen fest. Die zu ergänzenden Bilder können dann, durch Algorithmen der Inversen Kinematik, sowie durch Key Framing Algorithmen, ergänzt werden. Da je nach Situation der zu gestaltenden virtuellen Welt, ja sogar abhängig von der Momentanbewegung des Akteurs, die ''Mischungsparameter'' neu gesetzt werden müssen, ist eine Automatisation ohne Eingreifen eines Regisseurs noch Utopie. Erschwerend kommt hinzu, daß der Mensch Bewegungen und Situationen, nicht mit gleichbleibender Intensität wahrnimmt. Je nach Situation müssen einzelne Details mehr oder minder exakt wiedergegeben werden. Als Beispiel führen wir uns drei Situationen vor Augen:
Zwei, von Menschen gesteuerte, Avatare treffen im virtuellen Raum aufeinander. Aufgrund von irgendwelchen Unstimmigkeiten kommt es zu einem Streitgespräch. Die Avatare stehen sich, Auge in Auge blickend gegenüber, während sie sich beschimpfen. In diesem Szenario, ist die Auflösung der Gesichtszüge, der Mimiken u.s.w. besonders wichtig da die Menschen die sich hinter den Avataren verbergen instinktiv diese mit hoher Aufmerksamkeit auswerten, während Bewegungen des Gesamtkörpers, oder einzelner Gliedmaßen gröber aufgelöst werden können.
Ein Avatar besucht eine Modenschau auf der von Models (hier simulierte Akteure) Kleidung auf einem Laufsteg präsentiert wird. Hier müssen vor allem die Bewegungen der Modells, eventuell auch je nach Design Einzelheiten der Kleidung, mit einer hohen Auflösung wiedergegeben werden. Die Feinmotorik der Gesichter ist in dieser Situation von geringerem Interesse.
Zwei Avatare treffen sich in einem virtuellen Raum. Sie beschließen ebenfalls die Modenschau zu besuchen. Auf der Modenschau kommt es plötzlich zu Unstimmigkeiten zwischen den beiden. Hier findet ein Szenenwechsel statt, indem das Mischungsverhältnis zwischen Inverser Kinematik, Motion Capture und Key Framing Verfahren neu gewählt werden muß.
Ergänzende Methoden
Die in den vorangegangenen Kapiteln vorgestellten Methoden reichen bei weitem nicht aus, um einen virtuellen Akteur glaubhaft darzustellen. Diese müssen entweder verfeinert oder durch andere Techniken ergänzt werden. Motion Capture Verfahren dienen im wesentlichen zur skelettartigen Aufzeichnung von Bewegungen. Das Zusammenspiel von Muskelkontraktionen, muß hier durch aufwendige Berechnungen ergänzt werden. Der Aufwand erhöht sich nochmals unter Hinzunahme von Kleidungsstücken. Wie man sieht entsteht ein hierarchisches Schichtenmodell, das aufgrund von biomechanischen und physikalischen Gesetzmäßigkeiten strukturiert ist.
Verfahren zur Animation von Gesichtsausdrücken oder feinmotorischen Handbewegungen sind in den letzten Jahren zu eigenen Forschungszweigen herangewachsen, deren realitätsgetreue Abbildung eines ähnlich hohen Aufwandes bedarf, wie der restliche Körper eines Avatars.
Der Mensch kommuniziert hauptsächlich über das gesprochene Wort. So können Informationen über das Telefonnetz in verbaler Form übermittelt werden. Auch Schriftstücke dienen zur verbalen Übermittlung von Informationen, wenngleich diese ein Ersatzmedium darstellen. In der virtuellen Realität kommen die Dimension der Gestik und Mimik hinzu. Soll ein simulierter Avatar mit einem menschlich gesteuerten Avatar glaubhaft kommunizieren, so hat der ''Simulierte'' die Aufgabe, Sprache, Mimiken, und Gesten in Echtzeit erkennen bzw. einordnen zu können. Im Bereich der Sprache wurden in den letzten Jahren viele Fortschritte gemacht, während die Erkennung von Gestigen und Mimiken noch in den Kinderschuhen steckt. Ebenfalls muß der Avatar in Echtzeit, Sprache im komplexen Zusammenspiel mit Bewegungen und Gesichtsausdrücken, aufgrund einer mehr oder weniger zufällig entstandene Situation, erzeugen. Hier darf man gespannt sein wie die Entwicklung in den nächsten Jahren weiter gehen wird.