본 논문은 페이셜 캡처 데이터로부터 페이셜 리그에 대한 다이렉트 리타겟팅을 수행하는 새로운 방법론에 대하여 다룬다. 페이셜 리그는 프로덕션 파이프라인에서 아티스트가 손쉽게 페이셜 애니메이션을 제작하기 위하여 만들어진 제작도구로서, 모션 캡처 등으로 생성된 얼굴 애니메이션 데이터를 페이셜 리그에 매핑할 경우 아티스트에게 친숙한 방식으로 손쉽게 수정, 편집할 수 있으므로 작업 능률을 크게 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 페이셜 리그는 그 종류와 작동 방식이 매우 다양하므로, 다양한 페이셜 리그에 대하여 강건하고 안정적으로 모션 데이터를 매핑할 수 있는 일반화된 방법을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위하여, 본 논문은 캡처된 얼굴 모션 중 몇 개의 대표적 표정에 대하여 아티스트가 페이셜 리그로 제작한 표정을 예제로 학습시키는 데이터 기반 페이셜 리타겟팅 방식을 제안한다. 이를 통하여 우리는 아티스트가 페이셜 캡처 데이터를 기존 애니메이션 파이프라인의 페이셜 리그를 활용하여 손쉽게 수정할 수 있도록 할 뿐 아니라, 수십 수백개의 대응점을 일일이 지정해 주어야 하거나 사람과 많이 다른 동물 및 괴물 형태의 얼굴에는 리타겟팅이 잘 이루어지지 않았던 기존 대응점 기반 리타겟팅 방식의 한계점 또한 극복할 수 있었다. 본 논문의 결과물들은 우리의 방식이 제공하는 단순하면서도 직관적인 얼굴 애니메이션 리타겟팅이 실제 애니메이션 프로덕션에서 얼마나 효율적으로 활용될 수 있는지를 보여준다.
본 논문에서는 대상이 되는 디지털 캐릭터가 기존 애니메이션 파이프라인에서 사용되는 수준의 복잡한 리깅을 가졌더라도, 해당 리깅의 리깅 공간(Rig-space)에 모션을 리타겟팅 할 수 있는 안정적이고 새로운 리타게팅 방법을 활용한다. 이를 위하여 다양하고 복잡한 방식으로 리깅된 서로 다른 캐릭터의 리깅 공간과 캐릭터 관절값 공간(Joint Parameter Space)간의 상관관계를 분석하고, 원본 모션을 최대한 보존하면서 효율적으로 리타게팅을 수행할 수 있는 비선형적 최적화 기법을 제안한다. 이로 인하여 애니메이터는 모션 캡쳐 등으로 얻어진 원본 모션을 수정할 때, 기존의 키프레이밍 작업과 동일한 리깅 파라미터를 사용할 수 있게 되어 직관적이면서도 빠르고 쉽게 모션을 수정할 수 있게 된다. 이 과정에서 애니메이터가 선호하는 작업 방식을 관찰한 후, 해당 과정을 최적화 과정에 반영함으로써 애니메이터가 수정하기에 매우 용이한 형태의 리타겟팅 결과물을 만들어 낼 수 있다.
본 논문에서는 3차원 head-tracked 디스플레이를 이용하여 스테레오 영상을 리타겟팅 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 카메라 간격을 조절함으로써 사용자 시점에 맞는 스테레오 영상을 제공한다. 특히 중간 시점 영상 생성 시 발생하는 비폐색 영역에 대해 스테레오 일관성을 고려한 홀 필링(hole filling)을 적용하여 보다 편안하고, 개인별로 최적화 된 입체감 및 깊이감을 제공하도록 한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 3차원 그래픽 모델을 이용해 결과 영상을 비교하였으며, 사용성 테스트를 통해 리타겟팅 된 스테레오 영상이 사용자가 입체영상을 인지하는데 미치는 효과를 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 중요 부분과 깊이 정보를 유지하며 영상의 크기를 변경하기 위한 새로운 warping 기반의 리타겟팅 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용하는 기존의 알고리즘들은 스테레오 영상간의 일관성을 고려하지 않기 때문에 독립적으로 리타겟팅을 수행한 결과 영상의 3 차원 정보가 왜곡 된다. 반면 제안하는 알고리즘은 스테레오 영상에 격자를 생성하고 격자의 정점 매칭을 이용해 두 영상의 일관성을 유지한다. 또한 영상 내의 중요 물체가 유지되는 성능을 높이기 위해 sparse disparity map 을 생성한다. 다양한 스테레오 영상을 이용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 중요 물체와 3 차원 정보를 잘 보존하는 것을 확인한다.
본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션 데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사이를 피해 다니는 등의 세밀한 인터랙션을 포함하고 있다고 가정한다. 또한 휴머노이드의 관절 구조는 인체 관절 구조와 다르며 주변 환경의 모양도 원본 모션이 촬영 될 당시와 서로 다르다고 가정한다. 이러한 조건 하에서 단순히 몸체의 변화만 고려한 리타겟팅 기법을 적용한다면 원본 모션 데이터에서 나타난 인터랙션의 내용을 그대로 보존하기 어렵다. 본 논문에서는 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅하는 문제와 인터랙션의 내용을 보존하는 문제를 나누어서 독립적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 환경 모델과의 인터랙션은 무시하고 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅 한다. 다음, 환경 모델의 모양을 휴머노이드 모션에 부합하도록 변형하여 원본 데이터에서 나타난 인터랙션이 재현되도록 한다. 마지막으로 휴머노이드 몸체와 환경 모델 사이의 공간적 상관 관계에 대한 제약 조건을 설정하고 환경 모델은 다시 원래 모양으로 되돌린다. 보스턴 다이나믹 사의 아틀라스 로봇 모델을 사용한 실험을 통해 제시된 방법의 유용성을 검증하였다. 향후 모션 데이터 트레킹을 통한 휴머노이드 동작 제어 문제에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상의 중요한 정보를 유지하는 동시에 영상의 왜곡을 막으며, 영상의 크기를 줄이는 방법을 제시한다. 영상의 각 픽셀의 중요도를 측정 후, 가장 중요하지 않은 픽셀들을 제거하는데, 이 때 단순히 중요하지 않은 픽셀들을 제거하면, 이로 인해 영상의 왜곡이 생길 뿐 아니라 중요하지 않은 픽셀들이 가지고 있던 정황에 대한 정보도 잃게 된다. 이를 막기 위해 제시된 방법은 중요하지 않은 픽셀들을 제거한 후에, 그 픽셀들의 중요도를 주변으로 확산시키는 방법을 이용하여 영상의 왜곡을 막고, 영상의 정황을 보다 효과적으로 전달하며 영상 리타겟팅을 수행한다. 실험 결과는 제시된 방법의 효율성을 보여준다.
네트워크 환경에서 인체형 캐릭터의 모델링과 애니메이션 데이터의 호환성을 위해서는 특정 그래픽스 도구나 프로그램에 의존하지 않는 시스템 독립적인 인체 데이터 형식이 필요하다. 이를 위한 목적으로 Web3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6가 공동으로 제정한 국제표준 ISO/IEC 19774 H-Anim은 관절이 있는 인체형 데이터 구조를 정의하며 모션 생성에 필요한 계층 구조를 정의하고 있으나 모션 생성 방법을 위한 데이터에 대해서는 정의하고 있지 않다. 본 논문은 응용 프로그램간의 모션 데이터의 호환성과 독립성을 목적으로 하며, H-Anim 캐릭터의 모션 데이터 규격 정의 및 활용을 위한 모션 리타겟팅 구현의 단순화 방법을 기술한다. 그리고, 일반 그래픽스 도구에 의해 제작한 임의의 3차원 캐릭터와, 이 모델과는 관련이 없이 생성된 임의의 모션 캡처 데이터를 이용하여 H-Anim 구조의 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법과 실험 결과를 설명한다.
본 논문에서는 영상이 가지는 컨텐츠를 보호하면서 영상의 크기를 실시간으로 변환하는 영상 리타겟팅 방법에 대하여 제안한다. 기존의 컨텐츠 기반의 영상 리타겟팅 기법인 seam carving은 영상의 크기 조절 시 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 사용하기 때문에 반복적인 누적 최소 에너지 맵의 갱신 과정이 반드시 필요하다. 이 갱신 과정에서 전체 영상을 탐색해야 하므로 많은 연산량이 요구되며, 이로 인한 처리 시간 지연이 불가피하다. 제안하는 방법은 이러한 누적 최소 에너지 맵의 갱신으로 인한 처리 시간 지연을 개선하기 위하여, 우선 계산된 누적 최소 에너지 맵에서 seam이 될 수 있는 모든 후보들이 영향을 미치는 영역을 계산한다. 이 후보들의 영역을 이용하여 여러 개의 seam을 동시에 추출함으로써 누적 최소 에너지 맵의 갱신 횟수가 줄어들기 때문에, 전체 연산량이 줄어들어 빠른 처리가 가능하면서도 영상의 화질은 기존의 seam carving 기법과 비슷하게 유지할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 실시간으로 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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