Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.773-774
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2015
Motion capture tracks the movement of the actor and quickly transfers it as a motion data for animation purposes. The data from the motion capture can be easily controled and applied to animating characters to make realistic movement. But conventional motion capture system is very expensive and need spacious room for its own. Recently Kinect based motion capture is widely used for its simplicity and comparably low budget. However, the Kinect based motion capture data is often corrupted by jitter and unstable data. In this paper, we propose the novel post processing method to stabilize the unwanted jitter in the motion capture data.
본 논문은 사람의 실제 얼굴에서 캡쳐된 얼굴 모션 데이터를 새로운 얼굴에 재적용하는 리타켓팅 기법을 제안한다. 본 기법은 형태가 매우 상이한 얼굴 모델에도 적용이 가능하며 특히 주름같은 세밀한 모션의 리타켓팅에 적합하다. 본 기법은 다중해상도 메쉬 즉 노말메쉬(normal mesh)를 사용함으로써 소스와 타켓의 계층적으로 대응관계를 결정하고 계층적으로 리타켓팅한다. 노말 메쉬는 주어진 메쉬를 베이스 메쉬 (base mesh)와 일련의 노말 오프셋 (normal offsets)을 이용하여 근사시킨 계층적 메쉬이다. 본 리타켓팅 기법은 우선 베이스 모션을 소스 모델에서 타겟 모델로 리타켓팅한 후 그 모션 위에 노말 오프셋의 모션을 계층적으로 더해준다. 이 기법은 형태가 매우 세밀한 모션에 대하여 안정적이면서도 정교한 리타켓팅 결과를 생성한다.
Recently, performance-driven facial animation has been popular in various area. In television or game, it is important to guarantee real-time animation for various characters with different appearances between a performer and a character. In this paper, we present a new facial animation approach based on motion capture. For this purpose, we address three issues: facial expression capture, expression mapping and facial animation. Finally, we show the results of various examination for different types of face models.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.189-192
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1999
최근 많은 영화나 컴퓨터 애니메이션에는 인간형 3차원 캐릭터의 애니메이션이 등장하고 있다. 이러한 인체 애니메이션에는 인체의 움직임, 손가락이나 얼굴표정이 포함된다. 대부분의 경우에 자연스러운 인체의 움직임을 추적하기 위해 모션캡쳐를 이용하고 있지만, 이 경우 손가락이나 얼굴표정은 제외되므로 이에 대한 추가 작업이 필요하게 된다. 본 논문에서는 모션캡쳐 장비, 사이버글러브와 Face Tracker를 통합한 시스템을 소개하며, 이 시스템을 이용하여 실시간으로 캐릭터 애니메이션이 가능하게 한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.824-828
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2006
Introduction of motion capture system to the field of digital entertainment paved the way to accelerate the development of 3D character animation all the more. Motion capture system has been developed of the level that it can capture the fierce motions of character particularly in the digital game image and improve the dynamic characteristics by capturing the movement of human muscle or express the human's true emotion by capturing wrinkles and expression on face. Such an extension of realistic expression enables them to be used increasingly in movie, TV, advertisement, music video, etc centering around the game industry in the field of digital entertainment. The fact is, however, that many difficulties are held in the image production process compared with the competing countries such as USA and Japan, owing to inferiorities in technical expertise and capital in the image production process using the local motion capture, insufficient professional human resources of motion capture and small size of local motion capture image market. Hence, this study intends to suggest the plan to improve the technical problems in terms of integrated motion capture system, motion capture professional human resources and motion capture in-house program development in the production process of digital entertainment image using the motion capture system by surveying local and overseas examples of image production.
In this paper, we propose fast and precise extracting & tracking algorithm based on general camera and frame grabber for facial motion capture animation. Proposed algorithm consists of two steps. extracting and tracking. The former is to separate multiple markers from input image using region merging based on neural networks. The latter Is to track extracted multiple markers at each frame using tracking algorithm based on neural networks. In the experiment, we could remove noise and reduce processing time in the step of extraction. In addition, we could have good tracking results in the low frame rates.
In this study we propose to use a facial motion capture technique to track facial motions and expressions effectively by using the stereo vision module, which has two CMOS IMAGE SENSORS. In the proposed tracking algorithm, a center point tracking technique and correlation tracking technique, based on neural networks, were used. Experimental results show that the two tracking techniques using stereo vision motion capture are able to track general face expressions at a 95.6% and 99.6% success rate, for 15 frames and 30 frames, respectively. However, the tracking success rates(82.7%,99.1%) of the center point tracking technique was far higher than those(78.7%,92.7%) of the correlation tracking technique, when lips trembled.
Main problem in the domestic motion capture type production is that motion data are used even in the case when the human sensibility is needed. In other words it fails to give human images to the work, and production method only use motion capture data unconditionally and impetuously. Even though motion capture is effective and are various and applicable to various areas, it would cause enormous lose of capital and manual labor if these problems are not solved. In the present study, we compare motion capture with key animation production and analyze the merits and short comings of them. Also, we analyze them through the actual production and present the efficient method of key animation production when the expensive motion capturing devices are not available.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.513-515
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2019
Techniques to recognize depth values using Kinect infrared projectors continue to evolve. Techniques to track human movements are being developed from the Marcris method to the Bimarris method. Capture of facial movement using Kinect has disadvantages that are not sophisticated. In addition, a method to control the gestures and movements on the face in real time requires much research. Therefore, this paper proposes a technique to create natural 3D image contents by studying technology to apply and control branding technology to extracted face recognition data using Kinect infrared method.
This paper describe methodology that is distributed on 2-dimensional plane to much high-dimensional facial motion datas using Isomap algorithm, and user interface techniques to control facial expressions by selecting expressions while user navigates this space in real-time. Isomap algorithm is processed of three steps as follow; first define an adjacency expression of each expression data, and second, calculate manifold distance between each expressions and composing expression spaces. These facial spaces are created by calculating of the shortest distance(manifold distance) between two random expressions. We have taken a Floyd algorithm for it. Third, materialize multi-dimensional expression spaces using Multidimensional Scaling, and project two dimensions plane. The smallest adjacency distance to define adjacency expressions uses Pearson Correlation Coefficient. Users can control facial expressions of 3-dimensional avatar by using user interface while they navigates two dimension spaces by real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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