우리는 관절체 캐릭터에 대해 시간에 따른 인식의 정도를 측정하는 모션 특징점 맵을 제안한다. 모션 특징점 맵은 이미지 특징점 맵에서 사용된 가우시안 거리 방법을 응용하여 계산할 수 있다. 관절 계층 구조에서의 모션과 시각적 인지간의 관계를 고려하여, 우리는 관절 동선 모션 특징점 맵과 관절 구동 모션 특징점 맵의 두 가지 모션 특징점 맵을 정의하였다. 정의한 두 가지 모션 특징점 맵을 사용하여 한 프레임에서의 모션 특징점 맵 또한 계산할 수 있다. 계산된 모션 특징점 맵은 모션의 시놉시스 생성, 정운동학 연산량의 축소, 자동적 카메라 동선 생성 등 여러 가지 응용 분야에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 우리는 모션에 대한 인식 기반적인 접근을 통해 모션의 질적인 향상은 물론 계산적인 퍼포먼스의 향상에도 많은 기여를 할 수 있음을 알 수 있었다.
2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 또한 비디오에서 추출할 수 있는 모션정보를 활용하여 모션 깊이맵을 얻기도 한다. 본 논문에서는 기존의 블록기반 모션예측, 광유 등의 모션 추출 방식이 아닌 운동 히스토리 영상(Motion History Image)를 활용하여 모션 깊이맵을 얻는 새로운 방법을 제안하고 실제 활용 가능성을 조사한다. 실험에서는 제안한 방법을 다양한 운동 유형을 가지는 8개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 생성된 모션 깊이맵의 정성적 평가 및 수행 속도의 비교를 통하여 MHI 기반 깊이맵의 실제 적용이 적합함을 증명하였다.
본 논문에서는 애니메이션, 드라마, 영화 등 영상으로 제작된 콘텐츠를 OpenGL를 사용하여 3D영상으로 재구성한다. 먼저 현재영상과 이전영상의 움직임의 차이로부터 운동 축적 데이터를 사용하여 모션 깊이맵을 생성한다. 그 깊이맵을 사용하여 OpenGL에서 사용하는 텍스쳐 맵핑으로 영상을 출력하고 3D 영상을 구현하기 위해 좌영상과 우영상을 생성하여 3D 입체영상을 만든다.
회화적 애니메이션은 비디오 동영상을 이용하여 손으로 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하는 방법이며 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 프레임 간 브러시 스트로크의 일관성을 유지하기 위한 모션 맵 생성을 제안한다. 모션 맵이란 모션이 발생한 에지 위치를 기준으로 해서 모션 정보를 더함으로써 프레임 간 에지가 움직이는 영역을 말한다. 본 논문에서 사용한 모션 추정 방법은 광류 (optical flow) 방법과 블록 기반 방법을 이용하였으며 여러 가지 모션 추정 방법을 통해서 얻은 모션 정보 ( 방향과 크기 ) 중 신호 대 잡음비 (PSNR)가 가장 큰 방법을 최종 모션 정보로 선택하여 모션 맵을 생성하였다. 생성된 모션 맵은 다음 프레임의 덧칠 부분을 결정해 준다. 손으로 그린 듯 한 회화적 느낌을 표현하면서도 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하기 위해서 브러시 스트로크의 방향을 결정해주는 강한 에지에 대해서만 모션 정보를 적용하였다. 또한 다중노출기법과 소스 영상과 캔버스간의 차이 맵을 이용하여 프레임 간 플릭커링 현상을 줄이고자 하였다. 구조적 일관성을 유지하기 위해 국부 기울기 보간법 (local gradient interpolation)을 이용하여 브러시 스트로크 간 방향의 일관성을 유지하였다.
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.
본 논문에서는 모션 캡쳐 데이터를 변위(displacement)로 해석하여, 원 모션(original motion)과 유사한 움직임들로 변형하거나 상이한 모션들을 통합하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 모션 캡쳐 데이터가 동작의 세부 특성을 잘 표현할 수 있다는 점을 이용하여, 사실성을 유지하면서도 쉽고 빠르게 모션 데이터를 편집하고자 한다. 본 논문이 제안하는 방법은 시간과 위치를 순차적으로 변형하여 새로운 모션을 표현한다. 우선, 시간 변형 과정에서는 특정 모션에서의 시간 변화를 사용자의 강조 정도에 따라 변형함으로써 모션의 리듬을 변형시킨다. 다음 단계인 위치 보정 과정에서는 원 모션을 변위로 사용하는 모션 치환 맵(motion displacement map) 기법을 이용하여 모션의 데이터 곡선들을 변형 또는 합성한다. 이 방법에서는 원 모션을 움직임에 대한 변위로 해석하여, 원 모션이 가지는 자연스러움을 유지할 수 있을 것으로 기대한다. 모션 편집을 위한 시스템이 구현되었고, 실험을 통하여 이 방법들이 사용될 수 있음을 보였다.
최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 운동정보를 이용하여 관심맵을 얻는 방법을 제안한다. 운동의 크기, 방향, 그리고 영상의 색을 이용한다. 이를 이용함으로써 기존의 static image에서 구하는 관심맵보다 향상된 결과를 얻을 수 있다. 실험에서는 다양한 모션이 존재하는 영상을 이용하여 제안방법의 우수성을 증명하였다.
키넥트의 성공적인 등장 이후 이 센서를 이용하여 사용자의 아바타에 해당하는 3차원 캐릭터의 움직임을 제어하는 많은 인터액티브 콘텐츠가 제작되었다. 하지만, 키넥트의 특성 상 사용자는 키넥트를 정면으로 바라보아야 하며, 모션 또한 제자리에서 수행할 수 있는 동작 정도만으로 국한되었다. 이 단점은 게임에서 가장 중요한 요구기능 중 하나인 가상공간 내비게이션을 수행하지 못하게 하는 근본적인 이유가 되었다. 본 논문은 이와 같은 단점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 두 단계로 이루어진 본 방법은 첫 번째 단계로서 사용자의 내비게이션 의도를 파악하기 위해 제자리 걷기 동작 제스처인식을 수행한다. 내비게이션 의도가 파악되면, 다음 단계에 현재 제자리 걷기동작을 상체와 하체 모션으로 자동으로 분리한 후, 미리 입력 받은 하체모션캡처 데이터를 현재 캐릭터 속도를 반영하여 수정한 뒤 분리된 원래 하체모션과 자연스럽게 교체한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 키넥트 센서를 통해 사용자의 상체 모션을 그대로 반영함과 동시에 모션캡처 데이터를 이용하여 하체 동작을 실제 걷는 동작으로 바꾸어주기 때문에 사용자가 조정하는 3차원 캐릭터는 가상공간을 자연스럽게 내비게이션할 수 있다.
본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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