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사실적인 컴퓨터 애니메이션 구현을 위한 증분형 영상 기반 운동 렌더링 기법
Incremental Image-Based Motion Rendering Technique for Implementation of Realistic Computer Animation 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.15B no.2, 2008년, pp.103 - 112  

한영모 (한양사이버대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

사실적인 컴퓨터 애니메이션 제작 시 종종 모션 캡쳐 기술이 사용된다. 모션 캡쳐 기술은 대상체의 운동을 측정해서 모델링한 운동 렌더링 결과를 그래픽스로 표현한다. 본 논문에서는 카메라를 사용해서 얻어진 2차원 영상 정보로부터 대상체의 3차원 운동을 측정하여 모델링하는 영상 기반 운동 렌더링 문제를 다룬다. 기존의 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘은 계산량이 너무 많거나 정확도가 떨어지는 등의 단점이 있었다. 첫 번 째 단점은 장편 애니메이션 제작시 제작 시간이 너무 길어서 문제가 되고, 두 번 째 단점은 사실적인 애니메이션 구현시 사실감이 저하되는 문제를 야기 시킨다. 이와 같은 기존 방식의 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 계산량이 적고 정확도가 높은 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식에서는 계산량이 적은 증분형 운동렌더링 알고리즘을 최적제어 이론의 시각에서 분석하여 정확도를 향상시키도록 개조한다. 본 방식을 광학식 모션 캡쳐 기술에 적용할 경우 표시자(marker)의 부착 없이도 모션 캡쳐가 가능하다는 부가적 인 장점 또한 얻을 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Image-based motion capture technology is often used in making realistic computer animation. In this paper we try to implement image-based motion rendering by fixing a camera to a PC. Existing image-based rendering algorithms have disadvantages of high computational burden or low accuracy. The former...

주제어

#영상 기반 운동 렌더링   #모션 캡쳐   #사실적인 컴퓨터애니메이션   #최적제어  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상기반 운동 렌더링 기법의 핵심은 무엇인가? 이렇게 얻어진 대상체의 3차원 운동 정보를 배경 영상과 적절히 혼합하고 컴퓨터 그래픽스 도구를 사용하여 표현하면 원하는 애니메이션을 얻게 된다. ‘영상기반 운동 렌더링(image-based motion rendering) 기법’의 핵심은 영상 데이터로부터 3차원 정보를 복원하는 ‘3차원 정보 복원(reconstruction of 3D-information from images) 기법’이라 할 수 있다.
증분형 알고리즘은 무엇인가? 증분형 알고리즘(Incremental algorithm)이란 영상 기반 운동 렌더링의 초기에만 비선형 알고리즘을 사용한 정확한 3차원 정보 복원을 계산하고, 그 다음부터는 그 증분(increment) 만을 계산하여 보충해 주는 방식이다. 그러나 증분형 알고리즘의 단점은 증분을 보충해 주는 과정에서 오차가 발생했을 경우, 정정이 되지 않고 그 오차 값이 시간이 지남에 따라 점점 더 누적될 수 있다는 것이다.
영상기반 운동 렌더링 기법은 무엇인가? 사실적인 컴퓨터 애니메이션 제작시 작업량을 줄이기 위해서, 최근들어 ‘영상기반 운동 렌더링(image-based motion rendering) 기법’이 연구되고 있다. 이는 애니메이션으로 제작하고 싶은 대상체를 카메라로 모니터링 하거나 녹화한 뒤, 그 영상으로부터 대상체의 3차원 운동 정보를 복원하고 모델링 하는 기법이다. 이렇게 얻어진 대상체의 3차원 운동 정보를 배경 영상과 적절히 혼합하고 컴퓨터 그래픽스 도구를 사용하여 표현하면 원하는 애니메이션을 얻게 된다.
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참고문헌 (12)

  1. P. F. McLauchlan and D. W. Murray, “A unifying framework for structure and motion recovery from image sequences,” Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision, Cambridge, MA, USA, pp. 314-320, 1995 

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  3. 최은옥, “스킨, 스켈레턴 바이딩 알고리즘을 이용한 다 관절체 모델의 구현”, 충북대학교 대학원, 박사학위논문, p.9, 1998 

  4. K. Choi and H. Ko, “On-line motion retargetting”, J. Visualiza. Comput. Anim., vol. 11, no. 5, pp. 223-235 

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  5. H. J. Shin, J. Lee, and M. Gleicher, “Cpmuter puppetry: An importance-based approach”, ACM Trans. Graph, vol. 20, no. 2, pp. 67-94 

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  9. J. Weng, N. Ahuja, and T. S. Huang, “Optimal motion and structure estimation,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, no. 9, pp. 864-884, 1993 

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  11. A. D. Jepson and D. J. Heeger, “Linear subspace methods for recovering translation direction,” in Spatial Vision in Humans and Robotics, (L. Harris and M. Jenkins, Eds.), Cambridge: Cambridge Univ. Press, pp. 39-62, 1993 

  12. C. Bregler, J. Malik and K.Pullen, “Twist based acquisition and tracking of animal and human kinematics”, International Journal of Computer Vision, vol. 56, no. 3, pp. 179-194, 2004 

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