Menschliches Bewegungsverhalten spielt in nonverbalen Kommunikationsprozessen eine zentrale Rolle. Die Informationstechnologie muss sich diesem Thema, z.B. beim Einsatz von Avataren zu Ausbildungszwecken, mit größerem Engagement zuwenden. Wenn eine realitätsgerechte Bewegungsgestaltung im Animationsdesign misslingt, tritt diese Tatsache oftmals als schwerwiegendes Akzeptanzproblem auf Seiten der Nutzer in Erscheinung. Verschiedene, z.T. neu entwickelte, Optimierungsverfahren der Bewegungsanimation stehen im Focus der vorliegenden Arbeit.

Die Methode der datengesteuerten Charakteranimation besitzt das Potential, sich als äußerst wichtiges Forschungsinstrument zur Untersuchung von Kommunikationsprozessen zu etablieren. Ein neu entwickeltes Kodierungsverfahren zur Transkription des auf Video gespeicherten menschlichen Bewegungsverhaltens wurde zur Datenerhebung eingesetzt. Die natürliche Bewegungsaktivität lässt sich durch dieses Verfahren zwar effektiv transkribieren, durch die manuelle Operation wird jedoch unerwünschtes Rauschen einführt. Verschiedene Glättungsmethoden zur Optimierung des transkribierten Bewegungsverhaltens wurden mit Hilfe realer Bewegungsdaten erprobt. In der Qualitätsevaluation zeigten Vergleichsuntersuchungen eine deutliche Akzeptanzerhöhung. Darüber hinaus wurden verschiedene Methoden zur Zwischenframeabschätzung implementiert, mit denen der Bearbeitungsaufwand zur Erfassung menschlichen Bewegungsverhaltens ohne großen Qualitätsverlust massiv reduziert werden kann.

Das sowohl aus dem Bereich der Robotik als auch der Animationstechnik bekannte Uncanny-Valley Problem wurde durch unsere Entwicklungen einer realitätsangemessenen Bewegungsanimation erschöpfend behandelt und gelöst. Des Weiteren wurde zum ersten Mal ein user-tool geschaffen, das es möglich macht, den in ethologischen Studien sehr erfolgreich eingesetzten Attrappenversuch für die Untersuchung der nonverbalen Komponente der Humankommunikation nutzbar zu machen.