딥러닝 모델과 Kinect 카메라를 이용한 실시간 관절 애니메이션 제작 및 표출 시스템 구축에 관한 연구

김상준; 이유진; 박구만

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김상준 (서울과학기술대학교) 이유진 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제3호

발행연도: 2021.5

수록면: 269 - 282 (14page)

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증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

#Kinect #deep learning #3D animation #skeleton #human pose estimation

참고문헌 (29)

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Zhe Cao, Gines Hidalgo, Tomas Simon, Shih-En Wei, and Yaser Sheikh, “OpenPose: realtime multi-person 3D poseestimation using Part Affinity Fields”, In arXiv preprintarXiv:1812.08008, 2018.

R. A. Güler, N. Neverova, and I. Kokkinos. Densepose: Dense human pose estimation in the wild. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.

Bruno Artacho, Andreas Savakis, "UniPose: Unified Human Pose Estimation in Single Images and Videos" Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 7035-7044

Moon, Gyeongsik, Ju Yong Chang, and Kyoung Mu Lee. "V2v-posenet: Voxel-to-voxel prediction network for accurate 3d hand and human pose estimation from a single depth map." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern Recognition. 2018.

Sun, X., Xiao, B., Liang, S., Wei, Y.: Integral human pose regression. arXiv preprint arXiv:1711.08229 (2017)

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