Journal of Broadcast Engineering (방송공학회논문지)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

Extracting & Tracking Algorithm for Facial Motion Capture Animation

얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 추출 및 추적 알고리즘

  • 이문희 (대구산업정보대학 정보통신계열) ;
  • 김경석 (부산대학교 정보컴퓨터공학부)
  • Published : 2003.06.01
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Abstract

In this paper, we propose fast and precise extracting & tracking algorithm based on general camera and frame grabber for facial motion capture animation. Proposed algorithm consists of two steps. extracting and tracking. The former is to separate multiple markers from input image using region merging based on neural networks. The latter Is to track extracted multiple markers at each frame using tracking algorithm based on neural networks. In the experiment, we could remove noise and reduce processing time in the step of extraction. In addition, we could have good tracking results in the low frame rates.

본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 빠르고 정확한 추출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 추출 및 추적의 두 단계로 구성된다. 먼저 신경회로망 기반의 영역 병합 기법을 이용하여 입력 영상으로부터 다중 마크를 분리한다. 그 다음, 신경회로망 기반의 추적 알고리즘을 사용하여 각각의 프레임에서 추출된 다중 마크들을 추적한다. 실험의 결과는 추출단계에서는 노이즈를 제거하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 또한 낮은 프레임율에서도 성능이 좋은 추적 결과를 얻을 수 있었다.

Keywords

References

  1. 김웅순, 김영수, '3차원 캐릭터 애니메이션 기술 동향', 정보과학회지, 제17권, 제2호, pp.48～59, 02. 1999
  2. 이희만, 서정만, 정순기, '모션캡쳐 애니메이션을 위한 거리 측정 방법', 한국정보처리학회논문지, 제9-B권, 제1호, pp.129～138, 2, 2002
  3. 이문희, 김철기, 김경석, 'Facial Animation을 위한 다중 마커의 추적', 한국멀티미디어학회 춘계학술발표논문집, 제4권, 1호 pp.553～557, 06, 2001
  4. 서울대학교, '실시간 표적인식 및 추적기법 연구', 자동제어특화연구 센터, pp.8～18, 02. 1996
  5. 김형재, 이문희, 남양일, 이도엽, 차의영, '신경회로망을 이용한 동적표적의 추적에 관한 연구', 한국정보처리학회 99 춘계학술발표논문집, pp.1355～1358, 04. 1999
  6. 이동훈, 추창우, 김성진, 정순기, '광학식 동작 포착에서 동작 모델을 이용한 신뢰성있는 3-D 좌표 추정 및 추적', 한국정보과학회논문지: 시스템 및 이론, 제27권, 제10호, pp.825～834, 10. 2000
  7. S. IIaykin, 'Adaptive Filter Theory,' Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1986
  8. George Maestri, 'Digital Character Animation,' Brain&Computer, 1997
  9. D. A. Montera, S. K. Rogers, D. W. Ruck, and M. E. Oxley, 'Object tracking through adaptive correlation,' Optical Engineering, Vol. 33, No 1, pp.294～302, 01, 1994
  10. Michael J. Potel, 'The Mystery of Motion Capture,' IEEE Computer Graphic and Application, pp.14～19, Sept./Oct. 1998
  11. S. U Lee, S. Y. Chung, and R. H. Park, 'A comparative performance study of several thresholding techniques for segmentation,' Computer Vision, Graphic, and Image Processing, Vol. 52, pp.171～190, 1990
  12. M. Sonka, V. Hlavac and Roger Boyle, 'Image Processing Analysis and Machine Vision,' Chapman&Hall, pp.507～547, 1993
  13. S. K. Jung and K. Y. Wohn, 'Tracking and Motion Estimation of the Articulated Object: A Hierarchical Kalman Filter Approach,' Journal of Real-Time Imaging, 3(6), pp.415～432, 1997
  14. I. J. Cox, 'A Review of Statistical Data Association Techniques for Motion Corresponsence,' International Journal of Computer Vision, Vol. 10, pp.53-65, 1993 https://doi.org/10.1007/BF01440847
  15. Greg Welch and Gray Bishop, 'An Introduction to the Kalman Filter,' TR 95-041, University of North Carolina at Chapel Hill Department of Computer Science