$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 추출 및 추적 알고리즘
Extracting & Tracking Algorithm for Facial Motion Capture Animation 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.8 no.2, 2003년, pp.172 - 180  

이문희 (대구산업정보대학 정보통신계열) ,  김경석 (부산대학교 정보컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 빠르고 정확한 추출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 추출 및 추적의 두 단계로 구성된다. 먼저 신경회로망 기반의 영역 병합 기법을 이용하여 입력 영상으로부터 다중 마크를 분리한다. 그 다음, 신경회로망 기반의 추적 알고리즘을 사용하여 각각의 프레임에서 추출된 다중 마크들을 추적한다. 실험의 결과는 추출단계에서는 노이즈를 제거하고 처리 시간을 줄일 수 있었다. 또한 낮은 프레임율에서도 성능이 좋은 추적 결과를 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 mergin...

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 한다. 관련연구, 얼굴 움직임의 추출 및 추적 알고리즘, 실험 결과 및 분석 그리고 결론으로 끝을 맺고자 한다.
  • 본 논문에서는 고가의 고속 카메라를 이용한 기존의 광학 방식 모션 캡쳐 시스템에 비해 일반 저가의 카메라를 이용하여 얼굴 움직임을 빠르고 효과적으로 추적할 수 있는 얼굴 애니메이션용 광학방식 모션 캡쳐 시스템 기술을 제시하고자 한다. 관련연구, 얼굴 움직임의 추출 및 추적 알고리즘, 실험 결과 및 분석 그리고 결론으로 끝을 맺고자 한다.
  • 본 논문에서는 얼굴 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 효과적인 추출 및 추적알고리즘을 제시하였다. 비교적 마커와 배경과의 대조가 잘 나타나고 노이즈가 발생하는 입력 영상에 대해 영역병합기법과 신경회로망을 이용한 상관 추적기법을 적용한 결과.
  • 본 연구에서는 이러한 점을 최대한 고려하기 위하여 2.2.2에서 설명한 일반적인 상관 추적 기법을 변형하여 우선 영상을 신경회로망을 이용한 분할 및 병합 기법(Split & Merge)으로 영역화한 후 마커를 추출하여 전후 프레임에서 추출된 마커들에 대하여 상관도를 계산하는 방식의 다중 마커 추적 기법을 제시하였다. 따라서 제안한 방법은 미리 마커를 추출하여 추출된 마커들에 대하여 상관도를 계산하기 때문에 상관 추적 기법의 추적 성공률을 유지하면서 계산량은 획기적으로 줄일 수 있다.
  • 이의 해결을 위한 연구로는 칼만필터(Kalman filter)를 이용한 마커추적기술, 스테레오 컬러 카메라를 이용한 거리 측정 방법을 이용한 마커 추적 기술에 관한 연구 등이 있다[13]. 여기서는 전신용(full body) 및얼굴용(facial) 모션 캡쳐 애니메이션을 위한 기존의 마커추적 기술을 보이고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. 김웅순, 김영수, '3차원 캐릭터 애니메이션 기술 동향', 정보과학회지, 제17권, 제2호, pp.48～59, 02. 1999 

  2. 이희만, 서정만, 정순기, '모션캡쳐 애니메이션을 위한 거리 측정 방법', 한국정보처리학회논문지, 제9-B권, 제1호, pp.129～138, 2, 2002 

  3. 이문희, 김철기, 김경석, 'Facial Animation을 위한 다중 마커의 추적', 한국멀티미디어학회 춘계학술발표논문집, 제4권, 1호 pp.553～557, 06, 2001 

  4. 서울대학교, '실시간 표적인식 및 추적기법 연구', 자동제어특화연구 센터, pp.8～18, 02. 1996 

  5. 김형재, 이문희, 남양일, 이도엽, 차의영, '신경회로망을 이용한 동적표적의 추적에 관한 연구', 한국정보처리학회 99 춘계학술발표논문집, pp.1355～1358, 04. 1999 

  6. 이동훈, 추창우, 김성진, 정순기, '광학식 동작 포착에서 동작 모델을 이용한 신뢰성있는 3-D 좌표 추정 및 추적', 한국정보과학회논문지: 시스템 및 이론, 제27권, 제10호, pp.825～834, 10. 2000 

  7. S. IIaykin, 'Adaptive Filter Theory,' Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1986 

  8. George Maestri, 'Digital Character Animation,' Brain&Computer, 1997 

  9. D. A. Montera, S. K. Rogers, D. W. Ruck, and M. E. Oxley, 'Object tracking through adaptive correlation,' Optical Engineering, Vol. 33, No 1, pp.294～302, 01, 1994 

  10. Michael J. Potel, 'The Mystery of Motion Capture,' IEEE Computer Graphic and Application, pp.14～19, Sept./Oct. 1998 

  11. S. U Lee, S. Y. Chung, and R. H. Park, 'A comparative performance study of several thresholding techniques for segmentation,' Computer Vision, Graphic, and Image Processing, Vol. 52, pp.171～190, 1990 

  12. M. Sonka, V. Hlavac and Roger Boyle, 'Image Processing Analysis and Machine Vision,' Chapman&Hall, pp.507～547, 1993 

  13. S. K. Jung and K. Y. Wohn, 'Tracking and Motion Estimation of the Articulated Object: A Hierarchical Kalman Filter Approach,' Journal of Real-Time Imaging, 3(6), pp.415～432, 1997 

  14. I. J. Cox, 'A Review of Statistical Data Association Techniques for Motion Corresponsence,' International Journal of Computer Vision, Vol. 10, pp.53-65, 1993 

    상세보기 crossref

  15. Greg Welch and Gray Bishop, 'An Introduction to the Kalman Filter,' TR 95-041, University of North Carolina at Chapel Hill Department of Computer Science 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로