모션 캡처 데이터의 관절 단위 분할을 통한 유사-라바노테이션 표현
Labanotation-like Representation by Joint-Level Segmentation of Motion Capture Data
- 주제(키워드) 컴퓨터 그래픽스
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 최정주
- 발행년도 2016
- 학위수여년월 2016. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 라이프미디어협동과정
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000021528
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 모션 캡처(이하 모캡) 데이터로 표현된 인간 동작을 각 관절 별로 나누고, 의미 있는 작은 동작 단위로 분할하고 병합한 후, 적절한 기호를 사용하여 라바노테이션과 유사한 표현을 얻는 방법을 제시한다. 라바노테이션이란 인간의 신체 동작을 여러 기호들로 표현하는 일종의 기록법이다. 모캡 데이터를 라바노테이션과 같은 일련의 기호 체계로 표현하기 위해서, 양자화, 기호화, 동작 분할, 병합의 총 4가지 과정을 제안한다. 양자화는 3차원 공간을 높이와 방향의 조합으로 영역을 나누고, 매 프레임에 대해 관절 노드가 어떤 영역에 속하는지 계산하는 과정이다. 인체의 관절이 갖는 벡터를 사용해 속하는 영역을 계산한다. 기호화 과정에서는 27개의 유사-라바노테이션 기호를 정의하고, 매 프레임의 관절에 기호를 부여한다. 동작 분할은 모캡 데이터에 의해 생성된 전체 움직임을 각 관절에 대해 여러 개의 작은 동작 단위로 나누는 과정이다. 관절의 회전을 사원수로 변환하고, 사원수의 회전각을 통해 의미있는 동작을 구분하여, 기호화 과정의 결과를 바탕으로 하여 동작의 의미를 표현한다. 유사-라바노테이션 표현에서 사용자 입력으로 연속된 두 영역을 합치는 것이 병합 과정이다. 또한, 동작 분할 지점만을 이용해 모캡 데이터를 재생성하여 원본과 비교해본다. 제안하는 방법은 인간의 동작을 보다 적은 양의 정보를 사용하여 추상적으로 표현, 기록할 수 있다. 또한 유사-라바노테이션 표현결과를 이용해 인간 동작을 편집하는 데에 적용될 수 있다. 그리고, 사전에 정의된 모캡 데이터 없이 유사-라바노테이션을 기록하여 인간 동작을 새롭게 생성하는 방법으로 확장할 수 있다.
more목차
1. 서론 1
2. 관련 연구 3
2.1 라바노테이션 생성 3
2.2 동작 분할 3
2.3 병합 5
3. 유사 라바노테이션 표현 6
3.1 양자화 6
3.2 기호화 7
3.3 동작 분할 8
3.4 병합 11
4. 실험 결과 13
4.1 표현 결과 13
4.2 재구성 15
5. 결론 20
