Park, Jun-Young;Kyota, Fumihito;Saito, Suguru;Nakajima, Masayuki
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.764-767
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2009
Motion capture systems allow to measure the precise position of markers on the human body in real time. These captured motion data, the marker position data, have to be fitted by a human skeleton model to represent the motion of the human. Typical human skeleton models approximate the joints using a ball joint model. However, because this model cannot represent the human skeleton precisely, errors between the motion data and the movements of the simplified human skeleton model happen. We propose in this paper a method for measuring a translation component of wrist, and elbow joints on upper limb using optical motion capture system. Then we study the errors between the ball joint model and acquired motion data. In addition, we discuss the problem to estimate motion of human joint using optical motion capture system.
Yamaguchi, I.;Tou, K.;Tan, J.K.;Ishikawa, S.;Naito, T.;Yokota, M.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1629-1632
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2003
A technique is presented for generating a compound human motion from its primitive motions obtained by a motion capture system. Some human fundamental motions are modeled in a 3-D way and registered as primitive motions. Because the factorization method is used for the motion capture, calibration of video cameras and connection of the motion in the direction of time is both unnecessary. Employing these motions, various compound human motions are generated by connecting the motions after having applied rotation and parallel transformation to them. Linear interpolation is done at the discontinuous boundary between primitive motions and smooth connection is achieved. Experimental results show satisfactory performance of the proposed technique. The technique may contribute to producing various complicated human motions without much effort using a strict motion capture system.
To solve the pathological problems of the musculoskeletal system based on evidence, a sophisticated analysis of human motion is required. Traditional optical motion capture systems with high validity and reliability have been utilized in clinical practice for a long time. However, expensive equipment and professional technicians are required to construct optical motion capture systems, hence they are used at a limited capacity in clinical settings despite their advantages. The development of information technology has overcome the existing limit and paved the way for constructing a motion capture system that can be operated at a low cost. Recently, with the development of computer vision-based technology and optical markerless tracking technology, webcam-based 3D human motion analysis has become possible, in which the intuitive interface increases the user-friendliness to non-specialists. In addition, unlike conventional optical motion capture, with this approach, it is possible to analyze motions of multiple people at simultaneously. In a non-optical motion capture system, an inertial measurement unit is typically used, which is not significantly different from a conventional optical motion capture system in terms of its validity and reliability. With the development of markerless technology and advent of non-optical motion capture systems, it is a great advantage that human motion analysis is no longer limited to laboratories.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.129-135
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2022
Real human digital models appear more and more frequently in VR/AR application scenarios, in which real-time markerless face capture animation of personalized virtual human faces is an important research topic. The traditional way to achieve personalized real human facial animation requires multiple mature animation staff, and in practice, the complex process and difficult technology may bring obstacles to inexperienced users. This paper proposes a new process to solve this kind of work, which has the advantages of low cost and less time than the traditional production method. For the personalized real human face model obtained by 3D reconstruction technology, first, use R3ds Wrap to topology the model, then use Avatary to make 52 Blend-Shape model files suitable for AR-Kit, and finally realize real-time markerless face capture 3D real human on the UE4 platform facial motion capture, this study makes rational use of the advantages of software and proposes a more efficient workflow for real-time markerless facial motion capture of personalized 3D real human models, The process ideas proposed in this paper can be helpful for other scholars who study this kind of work.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
본 동작포착 및 매핑 기반의 인간-로봇상호작용 플랫폼을 제안한다. 사람의 동작을 포착하고 포착된 동작에서 운동을 계획하고 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 신뢰성과 성능이 뛰어난 Kinect 기반 포착기, 처리기에 구현된 상호작용 사이버 아바타 로봇과 처리기를 통한 물리 로봇 제어가 기술되었다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 동작포착 및 매핑 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현 방법으로 기대된다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
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.
A general procedure for a motion capture and mimic system has been delineated. Utilizing sensors operated in the magnetic fields, complicated and optimized movements are easily digitized to analyze and repreduce. The system consists of a motion capture module, a motion visualization module, a motion plan module, a motion mimic module, and a GUI module. Design concepts of the system are modular, open, and user friendly to ensure the overall system performance. Custom-built and/or off-the-shelf modules are ease- ly integrated into the system. With modifications, this procedure can be applied for complicated motion controls. This procedure is implemented on tracking a head and balancing a pole. A neural controller based on this control scheme dtilizing human motions can easily evolve from a small amount of learning data.
본 논문에서는 모션 캡처 데이터의 효과적인 저장 및 의미 기반 검색을 위한 프레임워크를 제안한다. 모션 캡처 기술은 현실감있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 검색과 저장을 위한 표준화의 부족으로 인한 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 또한 미리 캡처된 모션 데이터에 의미론적 부가설명이 없으므로 애니메이터들이 캡처된 모션 데이터로부터 필요한 부분 동작들만을 검색하고 조합하여 새로운 동작을 생성하기가 어렵다. 본 논문의 목적은 모션 캡처 데이터의 재사용성을 향상시키기 위한 것이다 먼저 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 표준 포맷을 제안한다. 제안하는 표준 포맷은 XML 기반의 마크업 언어로서 MCML(Motion Capture Markup Language)라고 한다. 제안하는 MCML은 서로 상이한 포맷들의 변환 또는 통합을 하기 위해 유용할 뿐만 아니라, MCML파일로 모션 데이터 베이스를 구축하므로 모션 캡처 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 또한 모션 캡처 데이터의 부분 동작들에 의미를 부여하고 동작들 사이에 의미론적 연결을 위해 모션 온톨로지를 정의한다. 온톨로지 기반 데이터 접근으로 인해 부분 동작 및 그와 연관된 동작들을 검색하고 항해할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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