기하학적 평균 필터에 의한 자연스러운 움직임 편집

On Natural Motion Editing by a Geometric Mean Filter

최근 움직임 포착 시스템은 애니메이션 연구 분야에 가장 활발하게 적용되고 있다. 움직임 데이터의 포착은 움직임 포착 시스템을 실제 배우의 움직임과 연결하여 이루어진다. 본 연구는 기하학적 평균 필터를 이용하여 움직임 데이터를 편집하는 방법에 대해 다룬다. 포착한 움직임 데이터에 잡음이 끼면 부자연스러운 동작을 생성하기 때문에 동작을 자연스럽게 만들어 내는 중간 과정이 필요한데 기하학적 평균 필터를 이용하여 자연스러운 동작을 생성할 수 있도록 한 것이다. 실험 결과는 기하학적 평균필터가 다양한 공간필터 중에서 움직임 데이터의 잡음을 제거하는데 가장 우수함을 보여준다. 본 연구의 제안 방법은 실시간 애니메이션, 가상현실, 3D 응용분야등에 다양하게 응용 가능하다.

Recently, motion capture has become one of the most promising technologies in animation. Realistic motion data can be captured by recording the movement of a real actor with an optical or magnetic motion capture system. This paper deals with motion editing by a geometric mean filter. Since the captured motion has some noises that cause a jerky motion, it needs a smoothing process to make it natural. A geometric mean filter is proposed to produce natural motions without jerky motions. Experimental results show that the geometric mean filter can effectively remove noises that cause a jerky motion and it can guarantee the most natural motions among various spatial filters. This method could be applied to the various fields such as real time animation, virtual reality applications, 3D applications, and etc.