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배태성 (가톨릭대학교) 이은지 (가톨릭대학교) 김하은 (가톨릭대학교) 박민지 (티팟스튜디오) 최명걸 (가톨릭대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2019.7
수록면
85 - 92 (8page)

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디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을피하는대신소량의애니메이션데이터로부터사용자의자세와유사한캐릭터자세를직접검색하여사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.
#캐릭터 애니메이션 #실시간 동작 제어 #가상현실 #Character Animation #Interactive Motion Control #Virtual Reality

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 동작 데이터 전처리
4. 자세 검색
5. 검색 결과 후처리
6. 실험 결과
7. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
A. Vogele / 2014 / Efficient unsupervised temporal segmentation of human motion / Proceedings of the ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. Eurographics Association :167~176 google schola B. Kruger / 2016 / Efficient unsupervised temporal segmentation of motion data / IEEE Transactions on Multimedia 19(4):797~812 google schola A. Aristidou / 2018 / Deep motifs and motion signatures / SIGGRAPH Asia 2018 Technical Papers. ACM :187 google schola M. Muller / 2006 / Motion templates for automatic classification and retrieval of motion capture data / Proceedings of the 2006 ACM SIGGRAPH/Eurographics symposium on Computer animation. Eurographics Association :137~146 google schola Y. Wang / 2015 / Deep signatures for indexing and retrieval in large motion databases / Proceedings of the 8th ACM SIGGRAPH Conference on Motion in Games. ACM :37~45 google schola

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