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#199
summarized by : Takahiro Maeda
どんな論文か？
動作データ（Mocapデータ）へのデータ拡張手法を提案した．関節角度などを直接変化させるような単純な動作データ拡張では，過剰な速度や手足の貫通などの物理的に正しくない動作が生成されてしまう．このような非物理的な動作は，データ拡張に有益でない．よって，物理シミュレータを用いて拡張動作データに制約を与えることで，物理的に正しい動作を生成し，拡張動作データで学習した動作予測モデルの精度を向上した．
新規性
物理シミュレータを用いた動作データ拡張手法を提案した．また，物理シミュレータ内で用いる剛体キャラクターと柔軟な人体との差によって生じるドメイン差を低減するMotion Debiasingを提案した．
結果
提案する動作データ拡張を用いて動作予測モデルを学習した結果，予測誤差を大きく低減した．
その他（なぜ通ったか？等）
従来は，生成動作への物理的制約を与えることが難しく，有効な動作データ拡張は提案されていない状況であった．その手法を提案したことが，Acceptへ貢献したと考えられる．近年，物理シミュレータ上での強化学習が発展したことにより，物理的制約を与えることが可能になった．
https://github.com/meaten/MotionAug
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