본 논문에서는 2 대의 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 이용하여 가상캐릭터의 동작을 실시간으로 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 움직임을 캡쳐하기 위해 동작자의 좌, 우 전방에 동기화된 2 대의 컬러 CCD 카메라를 위치시킨다. 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 2차원 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들은 카메라의 사영행렬과 추적 알고리즘을 통해 3차원 위치를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector 의 3 차원 위치정보는 노이즈 제거를 위한 필터링을 거친 후 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건과 관절간의 상호 연관성 및 전 후 프레임간의 부드러운 연결 동작 생성을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로 서 임의 동작자의 움직임에 대한 모든 관절의 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 동작 데이터를 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
본 논문에서는 실시간으로 사람의 움직임을 캡쳐한 영상으로부터 추출된 end-effector의 3차원 위치정보를 이용하여 중간관절의 위치를 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 좌, 우 전방에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 특징점을 추출하여 3차원 위치정보를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector의 위치정보를 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로서 동작자의 모든 관절의 움직임 정보를 실시간으로 획득이 가능하며, 모션데이터로 생성할 수 있으므로 게임이나 애니메이션등 다양한 멀티미디어 분야에서 이용할 수 있다.
스포츠 클라이밍에서 효율적인 등반을 위해서는 인공 암벽의 홀드 위치 및 형태에 따라 역학적으로 이득이 높은 자세를 취할 수 있도록 반복적인 훈련이 필요하다. 교육자는 초급 수준의 등반자를 교육하기 위해서 매번 직접 시범을 보여야 하는 불편함이 있다. 만약 등반자 혼자서도 자세를 배울 수 있는 사실적인 등반 애니메이션이 제공된다면, 효율적인 훈련이 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 게임 엔진의 역운동학 기능으로 제작 과정을 간소화하고 게임 콘솔용 깊이 카메라 기반의 모션 캡쳐 데이터를 분석 및 적용하여 올바른 등반 자세 교육을 위한 3D 캐릭터 애니메이션을 제작하는 방법을 제시한다. 향후 애니메이션이 제작되면 스포츠 클라이밍 교육 콘텐츠를 제작의 기초가 되어 기존 등반 교육 과정에서 제공하지 못했던 새로운 경험을 등반가들에게 제공할 것이다.
This paper presents a real-time motion restoration system for people who need remedial exercise of musculoskeletal based on Inverse Kinematics. A new approach is suggested to recognize a gesture based on restored human motion which is calculated the 3D positions of intermediate joints using 3D positions of body features estimated from images. For generating the 3D candidate positions of intermediate joints which cannot be extracted from images, we apply an Inverse Kinematics theory to compute the target position of intermediate joints. And we can reduce the number of candidate positions by applying the various physical constraints of body. Finally, we can generate the more accurate final position using the Kalman filter for a motion tracking and the relationship between the previous frame information and the candidate positions. The system provide motion information which are rotation angle and height in real-time, therefore the rehabilitation exercises can be performed based on the information and figured out proper exercise for individual status.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
키프레임 애니메이션 기법에 비해 보다 사실적이고 효율적인 작업을 가능하게 한 동작 포착 기법에 의한 동작데이터는 편집의 어려움으로 인해 재사용이 용이하지 못하다는 문제를 가진다. 본 논문에서는 효과적인 동작 포착데이터 편집 기법으로써 비감독 학습 기반의 균등 자세 지도(uniform posture map: UPM)를 이용한 동작 편집 기법을 제안한다. 다른 동작 편집 알고리즘들에 비하여 UPM 알고리즘은 상대적으로 적은 계산량을 요구하여 실시간 적용에 용이하며, 특히 자기 조직 지도(self-organizing map: SOM) 알고리즘을 이용한 동작 편집을 할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 또한 제약조건이 많은 복잡한 대상체에 대한 적용에 있어서 제약조건의 수에 비례해서 계산량이 증가하는 기존 알고리즘의 약점을 보완한다. 본 논문에서는 UPM 알고리즘을 이용한 동작 편집 기법의 응용으로서 동작 전이 분야와 역운동학 분야에서의 적용 사례를 보였다. 본 논문의 제안 알고리즘은 가상 현실이나 컴퓨터 애니메이션, 게임들의 분야에 다양하게 적용될 수 있다.
본 연구는 몰입형 가상환경에서의 가상현실 사용자의 사회적 현존감을 높이고 다양한 경험을 제공하기 위하여 강체 추적 기반의 가상 아바타 응용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커를 사용한 모션 캡처 기반의 실시간 강체 추적을 기반으로 역운동학을 통해 가상 아바타의 동작을 추정한다. 이를 통해 현실 세계에서의 간단한 객체 조작으로 몰입감 높은 가상환경을 설계함을 목적으로 한다. 가상 아바타를 통한 몰입형 가상환경에 관한 응용을 실험 및 분석하기 위하여 과학실험 교육 콘텐츠를 제작하고 시청각 교육, 전신 추적, 그리고 제안하는 강체 추적 방법과의 설문을 통해 비교 분석하였다. 제안한 가상환경에서 참가자들은 가상현실 HMD를 착용하고 추정된 동작으로부터 실험 교육 행동을 수행하는 가상 아바타로부터 몰입과 교육 효과를 확인하기 위한 설문을 진행하였다. 결과적으로 강체 추적 기반의 가상 아바타를 활용하는 방법을 통해 전통적인 시청각 교육보다 높은 몰입과 교육 효과를 유도할 수 있었으며, 전신 추적을 위한 많은 작업 없이도 충분히 긍정적인 경험을 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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