International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.47-54
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2024
With the rapid development of 3D animation, MetaHuman is widely used in film production, game development and VR production as a virtual human creation platform.In the animation production of virtual humans, motion capture is usually used.Since different motion capture solutions use different skeletons for motion recording, when the skeleton level of recorded animation data is different from that of MetaHuman, the animation data recorded by motion capture cannot be directly used on MetaHuman. This requires Reorient the skeletons of both.This study explores an efficient skeleton reorientation method that can maintain the accuracy of animation data by reducing the number of bone chains.In the experiment, three skeleton structures, Rokoko, Mixamo and Xsens were used for efficient redirection experiments, to compare and analyze the adaptability of different skeleton structures to the MetaHuman skeleton, and to explore which skeleton structure has the highest compatibility with the MetaHuman skeleton.This research provides an efficient skeleton reorientation idea for the production team of 3D animated video content, which can significantly reduce time costs and improve work efficiency.
H-Anim은 웹3D 컨소시엄의 휴머노이드 애니메이션 워킹 그룹 (Humanoid Animation Working Croup)에서 제정한 휴먼애니메이션에 필요한 인체 구조를 정의한 국제 표준안이다. 이 구조에 따라 인체를 움직이기 위한 다양한 라이브러리가 제작되고 있으나 인체의 사실적인 움직임을 표현하는 데에는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 H-Anim 구조를 바탕으로 인체 애니메이션 생성에 필요한 모션 정의를 위해 모션 캡처 데이터를 활용하여 인체의 사실적인 움직임을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 H-Anim 명세와는 달리 모션 캡처 데이터를 입력 받을 수 있도록 휴머노이드 모션을 위한 데이터 형식을 정의하고 이를 입력 받아 모션을 디스플레이하는 브라우저를 개발하였다. 본 연구에서의 휴머노이드 모션 데이터 형식은 X3D 기반의 데이터 형식으로서 네트워크상 혹은 서로 다른 브라우저들 사이에서 호환성을 갖도록 하는 것을 목적으로 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.87-92
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2024
The rapid development of artificial intelligence technology in recent years is evident, from the emergence of ChatGPT to innovations like Midjourney, Stable Diffution, and the upcoming SORA text-to-video technology by OPENai. Animation capture technology, driven by the AI technology trend, is undergoing significant advancements, accelerating the progress of the animation industry. Through an analysis of the current application of DEEPMOTION, this paper explores the development direction of AI motion capture technology, analyzes issues such as errors in multi-person object motion capture, and examines the vast prospects. With the continuous advancement of AI technology, the ability to recognize and track complex movements and expressions faster and more accurately, reduce human errors, enhance processing speed and efficiency. This advancement lowers technological barriers and accelerates the fusion of virtual and real worlds.
확장현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 카메라를 개발함에 따라 설비의 부담 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해져 FBX와 같은 3D 형식과 결합하여 실시간 애니메이션 생성이 가능해졌다. 하지만 키넥트는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보인다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라 기반 FBX 형식의 모션 캡쳐 애니메이션 시스템에서의 자연스러운 인체 움직임을 구현하고자 관절 추정 오류를 보정하는 두 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로 키넥트로 사람의 위치 정보를 취득하고 깊이 지도를 생성하여 인체 부위 길이 제약 정보를 이용해 잘못된 관절 위치 값을 보정, 새로운 회전 값을 추정한다. 두 번째로 기존 및 추정된 회전 값들에 미리 설정된 관절 가동 범위 제약을 적용, FBX로 구현해 비정상적인 동작을 제거한다. 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였고 알고리즘 간 오차를 비교하여 시스템의 우수성을 입증하였다.
본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.
This paper describes a monocular PSD-based motion capture sensor to employ with commercial video game systems such as Microsoft's XBOX and Sony's Playstation II. The system compact, low-cost, and only requires a one-time calibration at the factory. The system includes a PSD(Position Sensitive Detector) and active infrared (IR) LED markers that are placed on the object to be tracked. The PSD sensor is placed in the focal plane of a wide-angle lens. The micro-controller calculates the 3D position of the markers using only the measured intensity and 2D position on the PSD. A series of experiments were performed to evaluate the performance of our prototype system. From the experimental results we see that the proposed system's compact size, low-cost, ease of installation, and high frame rates are suitable for high speed motion tracking in games.
1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
콘텐츠 산업, 특히 게임콘텐츠 분야에서 가장 각광을 받고 있는 분야가 바로 3D이다. 게임에서 양적, 질적 발전이 되어가면서 3D에 대한 관심은 더욱 커져가고 있다. 이에 따라 게임산업에서 3D분야에 대한 연구와 실제 적용이 가장 많이 이루어지고 있다. 게임상의 3D 캐릭터는 예전의 2D 캐릭터에 비하여 동작의 자연스러움이 떨어져있던 것이 사실이다. Key Frame 방식의 동작 제어의 한계를 극복하기 위하여 현재 급격히 떠오르고 있는 것이 모션 캡쳐 시스템을 활용한 동작 제어 방법이다. 본 논문에서는 3D 게임캐릭터와 모션 캡쳐 시스템의 연동을 통한 동작 제어를 통하여 자연스러운 캐릭터 애니메이션 제작에 중점을 두고 있다. 이에 하나의 중심적인 액션(타격-打擊)을 통하여 자연스러운 3D 게임 캐릭터 애니메이션을 제작하는 것을 목표로 하였다.
In this study, we study the development and control of motion of 3D character animation and discuss the development direction of technology. Character animation has been developed as a data-based method and a physics-based method. The animation generation technique based on the keyframe method has been made possible by the development of the hardware technology, and the motion capture device has been used. Various techniques for effectively editing the motion data have appeared. At the same time, animation techniques based on physics have emerged, which realistically generate the motion of the character by physically optimized numerical computation. Recently, animation techniques using machine learning have shown new possibilities for creating characters that can be controlled by the user in real time and are expected to be developed in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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