광학식 동작 포착(optical motion capture)시스템에서 신뢰할만한 3차원 좌표의 획득과 마커의 궤적 추적은 매우 중요한 문제이다. 3차원 좌표를 획득하기 이해서는 다중의 카메라로부터 2차원의 데이터 간의 대응관계를 구해야 한다. 본 논문에서는 각 카메라에서의 3차원 마커들 간의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 릴렉세이션 알고리즘을 사용하여 고스트가 제거된 신뢰성있는 클릭을 추출한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 3차원의 좌표를 생성할 수 있다. 또한 추출된 3차원 마커의 궤적의 추적을 위해 칼만 필터를 사용한 마커의 예측과 데이터 연계 문제의 해결을 위한 전략을 제안하고. 사라진 마커의 궤적을 유지시키기 위해 다이나믹 모델을 사용한 추적 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템을 위한 센서 퓨전 방법을 제안한다. 제안된 시스템에서는 두가지 종류의 센서가 상호보완적으로 사용된다. 연기자의 팔에 부착된 12개의 광학식마커를 보조하기 위해서 4개의 자기식 센서(마커)가 팔 상박과 손등에 부착된다. 광학식 마커는 장애물에 의하여 가려질 수 있기 때문에 광학식 센서의 정보는 불완전할 수 있으며 이 경우 자기식 센서 정보가 불연속인 광학식 센서의 정보를 이어주는데 사용된다. 센서 신호간의 관계를 모델링하기 위해 시스템 동정화 방법을 사용한다. 입 출력 데이터로부터 동적 시스템들을 구성하고 시스템 동정화 방법을 사용하여 후보 모델들로부터 가장 좋은 모델을 결정한다. 제안된 방법은 현재 간단한 신호처리 기법을 사용하고 있는데, 추후 연구에선 Wiener나 Kalman 필터를 사용한 새로운 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 광학식 모션캡처 장비를 위한 다중 카메라 보정 방법을 제안한다. 이 방법은 DLT(Direct linear transformation) 알고리즘을 이용하여 7개의 마커가 있는 3축 보정틀의 영상을 획득하여 1차 카메라 보정을 한다. 그리고 2개의 마커가 있는 보정봉을 측정하고자 하는 영역에서 움직여서 2차 카메라 보정을 실시한다. 1차 카메라 보정에서는 카메라 보정뿐만 아니라 렌즈 왜곡 계수를 계산하여 2차 카메라 보정에서의 최적화를 위한 초기해로 사용한다. 2차 카메라 보정에서는 보정봉에 있는 마커사이의 거리가 일정하기 때문에 계산된 마커 거리와 실제 마커 거리의 차가 최소화 되도록 최적화를 수행한다. 제안한 방법에 의한 다중 카메라 보정 방법을 검증하기 위하여 재투영에러를 계산하였고 3축 보정틀에 있는 마커사이의 거리와 보정봉에 있는 마커사이의 거리를 계산하여 다른 상용장비의 값과 비교하였다. 3축 보정틀에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 평균오차가 상용장비의 1.7042mm에 비해 0.8765mm로 51.4% 수준으로 나타났고, 보정봉에 있는 마커를 복원하여 에러를 비교한 결과 상용장비의 평균에러 1.8897mm에 비해 2.0183mm로 0.1286mm 크게 나타났다.
This paper proposes OPTICAL MARKER fer registering process - one of the 3D measurement process : scan registering - merging - measurement. If the registering work is carried out manually, it can be accompanied with much time and many errors. Because the patterned marker make registering process automatic, many firms use it now. But the physical shape of existing markers is the source of the data loss caused by hiding surface, and the marker arrangement is the source of the time loss. The optical marker proposed in this paper has marker generator, organized a large number of binary coded control laser diode, separate from 3D scan object. So, it does not take much time for the marker disposition, and it is not the origin of the data loss, and the binary coded laser information make the auto-registering possible.
본 논문은 얼굴의 표정과 몸 동작을 광학식 동작 포착장비를 활용하여 동시에 포착하는 경우에 있어 얼굴 부위 마커들에 대한 노이즈에 강건한 데이터 처리 방법에 대해 다룬다. 일반적인 얼굴 표정만 포착하는 경우와 달리, 몸의 움직임과 동시에 포착할 경우 포착용 카메라가 멀리 있어 얼굴에 붙인 마커들의 궤적 데이터는 특별한 처리를 요한다. 특히 궤적의 표식화, 빈 곳 메우기, 노이즈 제거의 과정이 필수적이며, 이러한 과정을 위해 본 논문에서는 지역좌표에 기반을 둔 궤적 데이터 처리 방법을 제안한다. 지역 좌표는 강체변형에 불변한 특징이 있으며, 얼굴모양의 국지적인 변화를 의미하여, 궤적 데이터처리에 효과적으로 활용 될 수 있음을 보였다. 또한 제안한 방법을 활용하여 애니메이션을 제작해 실제 제작 환경에 적용 가능함을 보였다.
본 논문에서는 광학식 모션 캡쳐를 이용하여 얻은 한국인의 발레 동작에 대한 모션 캡쳐 데이터를 사용하여 다른 모션으로 변형함으로써 새로운 형태의 동작을 생성하거나 원래 데이터의 에러가 생긴 경우에 보정이 쉽게 수정 가능하도록 하였다. 즉, 모션 캡쳐 데이터의 구조는 다양한 포맷들로 되어 있는 스켈레톤 구조로서 관절의 각도나 위치에 대해 변형을 가하기 힘들다. 그러므로 모션 수정에 관련된 기술을 이용하여 선택된 조인트(joint), 엔드이펙터(end effecter), 마커(marker)들을 보여주고, 오일러(Euler Angles), 쿼터니언(Quaternions), 지수 맵(Exponential Map) 보간이 가능하여 실시간에서도 재생 되도록 구현하였다.
카이로프래틱 치료에서 측두하악관절(TMJ)는 인체의 균형을 유지하는데 중요한 역할을 하는 관절로서 구강내 교정장치를 통해 인체의 균형을 교정할 수 있게 된다. 현재 이러한 구강내 교정장치의 효과를 스테레오비전을 이용하여 정량적으로 평가할 수 있는 측정 장치가 없었기 때문에 본 연구에서는 이를 측정 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 스테레오 비전과 적외선 조명, 적외선 통과 필터 등으로 구성되어 있으며, 광학식 마커를 피험자의 주요 부위에 부착하여야 한다. 마커의 부착위치는 얼굴의 주요 랜드 마커 중 구강내 교정장치의 착용으로 인해 변화가 나타날 수 있는 8개의 부위를 선택하였다. 개발된 시스템을 이용하여 11명의 피험자를 대상으로 교정장치 착용 전/후 마커의 변화량을 측정하였을 때, 피험자의 얼굴에 부착된 마커의 위치 변화가 정량적으로 측정되었다.
2차 비선형광학 물질이 높은 응용성을 갖기 위해서는 큰 2차 비선형광학 계수뿐만 아니라 넓은 파장 영역에 걸친 투명성을 가지고 있어야 한다. vinylidene fluoride(VDF)와 trifluoroethylene(TrFE)가 공중합된 f(VDf-TrFE) 공중합체는 이러한 조건을 갖추고 있는 강유전성 물질이다. 우리는 몰비율이 72:28인 P(VDF-TrFE)을 ITO기판위에 casting하고 corona 극화한 뒤, 두 개의 입력 파장(1064nm, 532nm)에 대한 2차 조화파 발생 실험을 실시하고 Herman과 Hayden의 마커무의 식을 이용하여 2차 비선형 광학 계수를 측정하였다. (중략)
영화, 게임, 방송 등의 엔터테인먼트 산업에서 캐릭터 애니메이션에 대한 요구가 증가함에 따라 이를 제작하는 스튜디오에서 모션갭처 장비의 도입을 통해 애니메이션 데이터를 제공하는 사례가 급속히 증가하고 있다. 하지만, 상용 장비들은 고가의 비용 부담으로 인해 엔터테인먼트 산업의 전반적인 매출의 수익창출에 저해요인이 되고 있다. 이러한 배경에서 KAIST VR Lab 에서는 지난 수 년간 저가형 광학식 모션캡처 시스템을 개발하여 왔다. 저가형 시스템을 이용한 경우 마커의 은닉(occlusion), 잡음(noise) 또는 궤적 뒤바뀜(swapping) 등의 이유로 고가의 장비를 사용할 때에 비해 더 많은 후처리 작업을 요한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 인체에 부착된 마커를 그래프 구조로 정의하고 신뢰도 모델을 제시하여 포착된 프레임의 신뢰성을 측정한다. 이러한 신뢰도 모델을 통해 마커의 궤적 재조정(rectification) 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 광학식 동작 포착 장비를 사용해 얼굴과 동작을 동시에 포착할 경우 발생하는 불완전한 표정 데이터의 복원에 관한 연구를 다룬다. 일반적으로 동작 포착과 표정 포착은 필요 해상도에서 차이가 나며, 이로 인해 동작과 표정을 동시에 포착하기 힘들었다. 본 연구에서는 표정과 동작의 동시 포착을 위해, 기존의 작은 마커를 촘촘히 얼굴에 부착하는 표정 포착 방식에서 탈피하여 적은 수의 마커만을 이용하여 표정을 포착하고, 이로부터 세밀한 얼굴 표정을 복원하는 방법을 제안한다. 본 방법의 핵심 아이디어는 얼굴 표정의 움직임을 미리 데이터베이스화하여, 적은 수의 마커로 표현된 얼굴 표정을 복원하는 것이다. 이를 위해 주성분분석을 사용하였으며, 제안된 기술을 실제 동적인 장면에 활용하여 표정의 복원이 잘 됨을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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