비인간형 캐릭터에 대한 실시간 조종

Abstract

동작 센서의 성능이 점점 뛰어나짐에 따라 실시간으로 캡처된 3차원 동작데이터를 이용한 응용분야가 넓어지고 있다. 가상 캐릭터 조종 문제는 그 중의 하나로, 동작 센서 앞에서 사용자가 특정 동작을 수행했을 때, 실시간으로 가상 캐릭터가 같은 의미의 동작을 수행하도록 조종하는 문제이다. 기존의 연구들은 비인간형 캐릭터가 사용자의 의도에 맞는 동작을 수행하도록 조종하는데 성공했으나 캐릭터의 동작이 고유의 동작 패턴을 유지하지 못한 채 이루어졌다. 예를 들어 4족보행하는 코끼리는 고유의 패턴을 유지하지 못한 채 2족보행하는 사람의 패턴에 맞춰 걷게 된다. 이렇게 되면 캐릭터 동작이 부자연스러워 보일 뿐 아니라 동작 흐름에 끊김이 생긴다. 이 연구에서는 캐릭터 고유의 동작 패턴이 유지되는 새로운 비인간형 캐릭터 조종 알고리즘을 제안한다. 고유의 동작 패턴은 주기적 동작으로 표현된다는 점을 이용하여 주기적 동작과 비주기적 동작으로 나누어 서로 다른 매핑을 수행해준다. 비주기적 동작에 대해서는 자세 특징 벡터를 기반으로 한 자세 매핑을, 주기적 동작에 대해서는 동작 특징 벡터를 기반으로 한 동작 매핑을 한다. 그 결과 사람과 캐릭터간의 동작 패턴이 다름에도 이를 유지하는 캐릭터 조종이 가능해진다.

As motion sensors give higher performance with lower price, various applications using 3d motion data captured from motion sensors have been introduced. One of the applications is a puppetry problem meaning that when a person produces certain actions in front of a motion sensor, non-human characters in the monitor produce actions which have the same meaning. To solve this problem, there have been many approaches. Those solutions successfully control non-human characters accomplishing the performers intention. However they do not maintain the characters original motion patterns. For instance, an elephant which usually moves in a quadruped manner walks with humans biped manner in those solutions. In this research, we want to puppet non-human characters while maintaining their original motion patterns. We select features from a motion unit and map them to characters motions, which is contrary to previous researches which learn mappings based on a pose unit. Using this algorithm, motion mappings between human and non-human characters can be done while maintaining both the semantics and original patterns of motions.