We developed a motion capture system to utilize informations on the human walking motion. The system is composed of the mechanical and electronic devices to obtain the joint angle data and the software to analyze the obtained data and to transform the data into the input for a biped walking robot. The mechanical system is composed of a pair of links with 3 revolute joints, on which potentiometers are attached on joint axes to sense rotation angles. Analog signals from potentiometers are transformed into the digital data through the low pass filter and the A/D converter, and then which are stored at the computer. We analyzed the walking characteristics by applying FFT to the digital data, and then performed a 3-D computer simulation using the data. Finally, We apply the processed data to a biped walking robot.
In this paper we handle a system that transform sensor data to sensor information. Sensor informations from redundant accelerometers are manipulated to represent the configuration of objects carrying sensors. Basic sensor unit of the proposed systme is composed of 3 accelerometers that are aligned along x-y-z coordination axes of motion. To refine the sensor information, at first the sensor data are fused by geometrical optimization to reduce the variance of sensor information. To overcome the error caused from inexact alignment of each sensor to the coordination system, we propose a calibration technique that identifies the transformation between the coordinate axes and real sensor axes. The calibration technique make the sensor information approach real value. Also, we propose a technique that decomposes the accelerometer data into motion acceleration component and gravity acceleration component so that we can get more exact configuration of objects than in the case of raw sensor data. A set of experimental results are given to show the usefulness of the proposed method as well as the experiments in which the proposed techniques are applied to human body motion capture.
In this paper, we propose a new method of reconstructing the hand models for individuals, which include the link structure models, the homologous skin surface models and the homologous tetrahedral mesh models in a reference posture. As for the link structure model, the local coordinate system related to each link consists of the joint rotation center and the axes of joint rotation, which can be estimated based on the trajectories of optimal markers on the relative skin surface region of the subject obtained from the motion capture system. The skin surface model is defined as a three-dimensional triangular mesh, obtained by deforming a template mesh so as to fit the landmark vertices to the relative marker positions obtained motion capture system. In this process, anatomical dimensions for the subject, manually measured by a caliper, are also used as the deformation constraints.
모션캡쳐시스템은 기존의 키프레임 방식으로는 영상표현이 어려운 인간이나 동물의 사실적인 움직임, 큰 스케일, 많은 경제적 부담이 소요되는 부분 등에 도입되어 새로운 표현 가능성을 보여주고 있다. 또한, 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임을 중심으로 영화, TV, 광고, 다큐멘터리, 뮤직비디오 등 점차 그 활용 빈도가 증가하고 있다. 그러나 이와 같은 장점에도 불구하고 모션캡쳐를 활용한 디지털 영상표현에 있어서 많은 사전준비 작업, 마커의 부착, 모션데이터의 보정, 모션캡쳐 전문 인력 부족 등의 문제점이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서 모션캡쳐를 활용한 영상제작 사례 분석을 통하여 보다 효과적인 모션캡쳐 디지털 영상제작의 방향을 제안하고자 한다.
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.
Human model simulation has been widely used in various industrial areas such as ergonomic design, product evaluation and characteristic analysis of work-related musculoskeletal disorders. However, the process of building digital human models and capturing their behaviors requires many costly and time-consuming fabrication iterations. To overcome the limitations of this expensive and time-consuming process, many studies have recently presented a markerless motion capture approach that reconstructs the time-varying skeletal motions from optical devices. However, the drawback of the markerless motion capture approach is that the phenomenon of occlusion of motion data occurs in real-time human simulation. In this study, we propose a systematic method of discriminating missing or inaccurate motion data due to motion occlusion and interpolating a sequence of motion frames captured by a markerless depth camera.
모션캡쳐는 사람이나 동물, 생물, 기계 등과 같은 물체의 움직임을 컴퓨터가 사용 가능한 형태로 기록하는 것을 말한다. 모션캡쳐시스템의 장점으로 기존의 키 프레임 방식으로는 영상표현이 어려운 인간이나 동물의 사실적인 움직임, 큰 스케일, 많은 경제적 부담이 소요되는 부분 등에 도입되어 새로운 표현 가능성을 보여주고 있어 디지털 엔터테인먼트 영역에서 게임을 중심으로 영화, TV, 광고, 다큐멘터리, 뮤직비디오 등 점차 그 활용 빈도가 증가하고 있다. 그러나 이와 같은 장점에도 불구하고 모션캡쳐를 활용한 디지털 영상표현에 있어서 많은 사전준비 작업, 마커의 부착, 모션데이터의 보정, 모션리타겟팅, 모션캡쳐 전문인력 부족 등의 문제점이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 모션캡쳐를 활용한 영상제작 사례를 통하여 제작 공정상 나타나는 문제점과 그 해결방안을 모색함으로써 보다 효과적인 모션캡쳐 디지털 영상제작의 방향을 제안하고자 한다.
투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.
본 논문은 몸체 3D 스캔과 모션 캡처 장비를 활용한 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필을 제안한다. 사용자는 미리 정해진 몇 개의 포즈에 대하여 3D 스캔을 수행함으로써 애니메이션 형태를 가진 자신만의 바디 프로필을 제작할 수 있다. 이를 위하여 일련의 포즈를 수행하는 템플릿 애니메이션을 모션 캡처를 통하여 획득하였고, 사용자로부터 획득된 3D 스캔 데이터를 애니메이션의 각 정점 포즈에 포즈 공간 디포머(Pose-space deformer)를 통하여 매핑시켰다. 이를 통하여 만들어진 3D 애니메이션 형태의 바디 프로필은 기존의 정적인 2D 이미지나 3D 스캔데이터보다 사용자에게 더 큰 만족도를 줄 수 있음을 확인할 수 있다.
This paper presents a motion capture based rehabilitation training system for a lower-limb paretic patient. The system evaluates the rehabilitation status of the patient by using the bend posture of the knees and the weight balance of the body. The posture of both legs is captured with a single camera using the planar mirror. The weight distribution is obtained by the Wii Balance Board. Self-occlusion problem in the tracking of the legs is resolved by using k-nearest neighbor based clustering with body symmetry and local-linearity of the posture data. To do this, we present data normalization and its symmetric property in the normalized vector space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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