Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.
In 3D animation most people adjust the moving motion of their characters on various terrains by using motion data acquired with the motion capture equipment. The motion data can be used to present real human motions naturally, but the data must be captured again to apply to the different terrains from those given at acquiring mode. In addition, there would be a difficulty when applying the data to other characters, in that case the motion data must be captured newly or the existing motion data must be heavily edited manually. In this paper we propose a unified method to generate human motions of walking and running for various terrains such as flat plane, inclined plane, stairway and irregular face. With these methods we are able to generate human motions controlled by the parameters : body height, moving speed, stride, etc. In the proposed methods, the positions and angles of joint can be calculated by using inverse kinematics, and we calculate the trajectory of the swing leg and pelvis according to the cubic spline. With these methods we were presented moving motions using a model of a human body.
Kim, Yoon-Hyuk;Shin, June-Ho;Khurelbaatar, Tsolmonbaatar
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.5
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pp.494-499
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2011
This paper presents the biomechanical analysis and evaluation technology of musculoskeletal system by multi-body human dynamic model and 3-D motion capture data. First, medical image based geometric model and material properties of tissue were used to develop the human dynamic model and 3-D motion capture data based motion analysis techniques were develop to quantify the in-vivo joint kinematics, joint moment, joint force, and muscle force. Walking and push-up motion was investigated using the developed model. The present model and technologies would be useful to apply the biomechanical analysis and evaluation of human activities.
It is essential to consider the heavy industrial working environment factors which are regarded as harmful to workers' health and safety and suitable work motion factors for the workers' motion while developing the work clothes for painting workers in the machinery and shipbuilding industries. This study suggests the use of 3D virtual clothing simulations as a solution to protect the human body from hazardous working conditions accompanying the development of painting work clothes and assessing the work motion performance associated with the comfort while workers wear them during the work clothes. The initial aim of the study is to examine a male avatar to run work motions simultaneously within a 3D virtual clothing simulator, secondly, to present the simulation images of coverall type men's painting work clothes with the application of two experimental painting work motions and one control motion to the avatar, and finally, to present the distance analysis images of the painting work clothes and the avatar body and air gap rates through the analysis of cross-sections of the avatar body while wearing the coverall work clothes according to the work motions. The results showed that the distance degree of painting work clothes to the avatar body for each part of the human body when performing painting work motions. Moreover, 3D virtual clothing simulations enabled the creation of a male model avatar to run painting work motions together and the painting work clothes developed were found to be suitable for the painting work motions.
We described a real-time 3D computer vision system called MIMIC(Motion interface f Motion information Capture system) that can capture and save motion of an actor. This system analyzes input images from vision sensors and searches feature information like a head, hands, and feet. Moreover, this estimates intermediated joints as an elbow and hee using feature information and makes 3D human model having 20 joints. This virtual human model mimics the motion of an actor in real-time. Therefore this system can realize the movement of an actor unaffectedly because of making intermediated joint for complete human body contrary to other marker-free motion capture system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.8
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pp.691-701
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2017
The barbell squat is a fundamental physical exercise for strengthening the lower body and core muscles. It is an integral part of training and conditioning programs in sports, rehabilitation, and fitness. In this paper, we proposed a virtual test framework for squat exercises using a Smith machine to simulate joint torques and muscle forces, based on an integrated product-human model and motion synthesis algorithms. We built a muscular skeletal human model with boundary conditions modeling the interactions between the human body and a machine or the ground. To validate the model, EMG, external forces, and squat motions were captured through physical experiments by varying the foot position. A regression-based motion synthesis algorithm was developed based on the captured squat motions to generate a new motion for a given foot position. The proposed approach is expected to reduce the need for physical experiments in the development of training programs.
Related researches are progressing that method of non-contact method using the electromagnetic field on the human body by detecting the motion recognition signal is the limitations of time and space, so less than the existing systems. In this paper, we designed the circuit system that can implement the hardware that can detect the electric field signal of the human body non-contact method to increase the recognition rate to screen this digital waveform. The PCB design Used to automatically increase of composition of the circuit and the linkage of the comparator digital waveform with circuit simulation of the system. At same time for evaluate the characteristics of the whole circuit system.
In this paper, we introduce a technique to retarget human motion data to the humanoid body in a constrained environment. We assume that the given motion data includes detailed interactions such as holding the object by hand or avoiding obstacles. In addition, we assume that the humanoid joint structure is different from the human joint structure, and the shape of the surrounding environment is different from that at the time of the original motion. Under such a condition, it is also difficult to preserve the context of the interaction shown in the original motion data, if the retargeting technique that considers only the change of the body shape. Our approach is to separate the problem into two smaller problems and solve them independently. One is to retarget motion data to a new skeleton, and the other is to preserve the context of interactions. We first retarget the given human motion data to the target humanoid body ignoring the interaction with the environment. Then, we precisely deform the shape of the environmental model to match with the humanoid motion so that the original interaction is reproduced. Finally, we set spatial constraints between the humanoid body and the environmental model, and restore the environmental model to the original shape. To demonstrate the usefulness of our method, we conducted an experiment by using the Boston Dynamic's Atlas robot. We expected that out method can help the humanoid motion tracking problem in the future.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.7
no.1
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pp.87-98
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1997
In this study, subway train vibration has been measured to characterize the whole body vibration of Seoul subway lines for various human postures. Results show that the floor vibration level of the subway trains in the vertical direction is higher than that in other directions. At the standing human posture, vibration level of the head in the right-left direction are increased while that in the vertical direction is decreased. It is assumed that the different flexibility of the human body and the rolling motion of the subway trains are the main cause. At the sitting posture with back seat on, vibration level in the right and left direction at the human ischial tuberosities is lower than that in other directions. Results also show that there were little difference between back-seat on model and back-seat off model. Transmissibility analysis shows how the subway vibration affects the response of a human body.
Captured human motion data has been widely utilized for understanding the mechanism of human motion and synthesizing the animation of virtual characters. Searching for desired motions from given motion data is an important prerequisite of analyzing and editing those selected motions. This paper presents a new method of content-based motion retrieval without the need of additional metadata such as keywords. While existing search methods have focused on skeletal configurations of body pose or planar trajectories of locomotion, our method receives a three-dimensional trajectory as its input query and retrieves a set of motion intervals in which the trajectories of body parts such as hands, foods, and pelvis are similar to the input trajectory. In order to allow the user to intuitively sketch spatial trajectories, we used the Leap Motion controller that can precisely trace finger movements as the input device for our experiments. We have evaluated the effectiveness of our approach by conducting a user study in which the users search for dozens of pre-selected motions from baseketball motion data including a variety of moves such as dribbling and shooting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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