モーションマッチングは、現実世界の運動現象に関するデータを取得し、それを自動的に仮想表現を提供することで構成されています。個人がステートグラフを手で作成するのとは対照的に、モーションマッチングにより、アルゴリズムを使用してデータセットから動きを選択できます。モーションキャプチャスーツは、データセットの人間の動きのジョイントノードのような構造をマッピングするためによく使用されます。その後、最近傍などのアルゴリズムを使用して、前の時間ステップで速度データを使用して、次に近いフレームデータを予測および提供できます。たとえば、人間が速度を落とし、左足に静止したままで、右足を前方に移動することは、左に曲がる可能性があります。

近隣のアプローチを使用したモーションマッチングに関する追加情報は、Santiago Moreno Diazの会議用紙「Unreal Engineでのモーションマッチング」（2019）に記載されています。モーションマッチングアルゴリズムの改善に関する追加情報は、Daniel Holden et。al。、「学習モーションマッチング」ACMトランス。グラフ。39、4、第1条（2020）。
Motion Matching consists of acquiring data about movement phenomena in the real world and providing a virtual representation of it automatically. As opposed to individuals hand-crafting state-graphs, Motion Matching allows movements to be selected from a dataset using an algorithm. Motion capture suits are often used to map a jointed node-like structure of human movement for the dataset. Algorithms such as nearest neighbor can then be used to predict and provide the next closest frame data using velocity data across nodes in the previous time step. For example, a human slowing down, remaining stationary on their left foot, then proceeding to move their right foot forward is likely to turn to the left.

Additional information regarding Motion Matching using a nearest neighbor approach can be found in Santiago Moreno Diaz's conference paper "Motion Matching in the Unreal Engine" (2019). Additional information regarding improvements to Motion Matching algorithms can be found in Daniel Holden et. al., "Learned Motion Matching" ACM Trans. Graph. 39, 4, Article 1 (2020).