의상 애니메이션은 영화나 게임, 의류 전자상거래 동 다양한 분야에서 활용될 수 있는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구되어왔던 기술이다. 하드웨어의 발달과 빠르고 효율적인 물리학적 모델과 수치적 적분법 등의 등장으로 옷감의 움직임을 모델링 하는 데에 그치지 않고, 더 나아가 실제 옷감처럼 자연스러운 움직임을 얻고자하는 방향으로 연구의 초점이 맞추어졌다. 본 연구에서는 사실적인 의상 애니메이션을 위해 역전파 신경망을 이용하여 실제 옷감소재를 자동으로 평가하는 옷감소재 자동 평가 알고리즘을 제시하고 실험하였다. 실험을 통해 실제 옷감과 유사한 가상 옷감을 생성할 수 있었다.
사용자의 감정을 자동으로 인식하고 3D 캐릭터 애니메이션을 통해 표현한다면 기기를 통한 통신에 더 풍부한 감성을 부여하여 의사 소통의 효과를 높일 수 있다. 본 논문에서는 IPTV와 스마트폰 기기에서 구동되는 감성 메신저의 개발에 대해 기술한다. 이를 위해 문장 및 음색 분석을 통한 감정 인식, 영상 속의 얼굴 표정 추적, 그리고 개인화된 3D 캐릭터의 표정 및 몸동작 애니메이션을 통해 감정을 전달하는 감성 메신저를 제안하고 그 효과를 서술한다. Naive Bayes 알고리즘을 이용한 채팅 문장에서의 자동 감성 인식이 개발되었으며 실험을 통해 성능 및 효과를 검증한다.
Creating controllable, responsive avatars is an important problem in computer games and virtual environments. Recently, large collections of motion capture data have been exploited for increased realism in avatar animation and control. Large motion sets have the advantage of accommodating a broad variety of natural human motion. However, when a motion set is large, the time required to identify an appropriate sequence of motions is the bottleneck for achieving interactive avatar control. In this paper, we present a novel method for training avatar behaviors from unlabelled motion data in order to animate and control avatars at minimal runtime cost. Based on machine learning technique, called Q-teaming, our training method allows the avatar to learn how to act in any given situation through trial-and-error interactions with a dynamic environment. We demonstrate the effectiveness of our approach through examples that include avatars interacting with each other and with the user.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.588-592
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1993
본 연구에서는 로봇의 교시, 궤적계획, 충돌, 로봇동작, 제어알고리즘 등의 평가에 유용하게 사용할 수 있는 다기능 오프라인 프로그래밍 시스템인 POLPS(Pusan_national_university's Off-Line Programming System) 를 개발하였다. POLPS은 4축 스카라형 FARA 로봇을 대상으로 개발되었고, 편리한 방법으로 교시작업을 수행할 수 있으며, 교시 내용에 따라 궤적계획을 수행한 후 로봇을 동작시켜 충돌을 회피하는 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 제안된 여러 제어알고리즘 중에서 주어진 작업에 적합한 제어알고리즘을 효율적으로 선정하기 위한 성능의 비교와 평가 기능을 갖추고 있는 것이 주요한 특징이다. 또한 시각위치변경, 온선. 온면제거 및 음영처리, 고속 애니메이션, 환경구성, 인터프리터 명령어 등의 다양한 기능으로 편리하게 사용할 수 있다.
본 논문에서는 시각화 시스템의 설계와 평가를 통해 시각화 시스템이 어떻게 알고리즘 학습을 도울 수 있는가에 대해 기술한다. 본 논문에서 제시하는 트리 시각화 시스템은 자바로 구현하였으며 아래와 같은 특징을 제공한다. 1) 동기적, 비동기적인 상호작용 제공 2) 강의실, 연습실, 평가실의 구분 학습과 그래픽 요소 및 애니메이션의 제공 3) 사용자의 입력에 대한 즉각적인 인터랙션의 제공 4) 자바가 가능한 일반적인 웹 브라우져 상에서의 구동 등을 특징으로 한다. 본 논문에서는 여러 알고리즘 가운데 AVL 트리와 Red-Black 트리에 대한 시각화 시스템을 설계한다. 개발된 시각화 시스템은 알고리즘 학습에 활용하였으며, 평가를 통해 웹 기반 시각화 시스템을 이용한 수업이 전통적 수업에 비해 효과적이라는 결과를 도출하였다.
Due to the popularization of the Extended Reality, research is actively underway to implement human motion in real-time 3D animation. In particular, Microsoft developed Kinect cameras for 3D motion information can be obtained without the burden of facilities and with simple operation, real-time animation can be generated by combining with 3D formats such as FBX. Compared to the marker-based motion capture system, however, Kinect has low accuracy due to its lack of estimated performance of joint information. In this paper, two algorithms are proposed to correct joint estimation errors in order to realize natural human motion in motion capture animation system in Kinect camera-based FBX format. First, obtain the position information of a person with a Kinect and create a depth map to correct the wrong joint position value using the human body segment length constraint information, and estimate the new rotation value. Second, the pre-set joint motion range constraint is applied to the existing and estimated rotation value and implemented in FBX to eliminate abnormal behavior. From the experiment, we found improvements in human behavior and compared errors between algorithms to demonstrate the superiority of the system.
This paper presents a method in which the user produces a real-time facial animation by navigating in the space of facial expressions created from a great number of captured facial expressions. The core of the method is define the distance between each facial expressions and how to distribute into suitable intuitive space using it and user interface to generate realtime facial expression animation in this space. We created the search space from about 2,400 raptured facial expression frames. And, when the user free travels through the space, facial expressions located on the path are displayed in sequence. To visually distribute about 2,400 captured racial expressions in the space, we need to calculate distance between each frames. And we use Floyd's algorithm to get all-pairs shortest path between each frames, then get the manifold distance using it. The distribution of frames in intuitive space apply a multi-dimensional scaling using manifold distance of facial expression frames, and distributed in 2D space. We distributed into intuitive space with keep distance between facial expression frames in the original form. So, The method presented at this paper has large advantage that free navigate and not limited into intuitive space to generate facial expression animation because of always existing the facial expression frames to navigate by user. Also, It is very efficient that confirm and regenerate nth realtime generation using user interface easy to use for facial expression animation user want.
Inverse kinematics is a very useful method for control]ing the posture of an articulated body. In most inverse kinematics processes, the major matter of concern is not the posture of an articulated body itself but the position and direction of the end effector. In some applications such as 3D character animations, however, it is more important to generate an overall natural posture for the character rather than place the end effector in the exact position. Indeed, when an animator wants to modify the posture of a human-like 3D character with many physical constraints, he has to undergo considerable trial-and-error to generate a realistic posture for the character. In this paper, the Inductive Inverse Kinematics(IIK) algorithm using a Uniform Posture Map(UPM) is proposed to control the posture of a human-like 3D character. The proposed algorithm quantizes human behaviors without distortion to generate a UPM, and then generates a natural posture by searching the UPM. If necessary, the resulting posture could be compensated with a traditional Cyclic Coordinate Descent (CCD). The proposed method could be applied to produce 3D-character animations based on the key frame method, 3D games and virtual reality.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.505-510
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2005
The RPO(randomized policy optimizer) algorithm, which utilizes probabilistic policy for the action selection, is a recently developed tool in the area of reinforcement learning, and has been shown to be very successful in several application problems. In this paper, we propose a modified RPO algorithm, whose critic network is adapted via RLS(Recursive Least Square) algorithm. In order to illustrate the applicability of the modified RPO method, we applied the modified algorithm to Kimura's robot and observed very good performance. We also developed a MATLAB-based animation program, by which the effectiveness of the training algorithms on the acceleration or the robot movement were observed.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.621-625
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2003
최근 유ㆍ무선 환경을 기반으로 하는 온라인 게임 및 메신저 서비스 등에서 아바타를 활용한 서비스가 증가하고 있으며 3D 아바타의 움직임을 표현하기 위한 3D 애니메이션에서는 사실적인 움직임을 표현하기 위해서 모션 캡쳐 데이터를 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 모션 캡쳐 데이터의 크기를 줄이기 위한 기법으로 모션 캡쳐 데이터를 움직임 특성에 대하여 분석하여 추출된 특징점을 이용하여 간략화하는 기법과 간략화된 모션 데이터를 본래의 데이터로 복원하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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