Animating human-like characters is a recurring issue in computer graphics. Recently, capturing live motion has become one of the most promising technologies in character animation. Due to the success of this technology, realistic and highly detailed motion data are rapidly spread in computer graphics applications. Crafting animation with such data requires a rich set of specialized tools such as interactive editing, retargetting, blending, stitching, smoothing, enhancing, up-sampling, down-sampling and so on. With those tools, animators combine motion clips together into animations of arbitrary length with great variety in character size, environment geometry, and scenario.
A typical process of producing animation from live-captured data includes three major steps: The first step is to filter the raw input signal received from a motion capture system to obtain smoother, pleasing motion data. The next is to adapt the motion data to fit into a specific character or a virtual environment that may different from the live puppeteer or the environment, respectively, where the motion takes place. The motion segments thus obtained are combined into a seamless animation in the final step. In the thesis, we elaborate fundamental techniques that facilitate such tasks with proper consideration on orientation components and articulated structures. Specifically, three issues are addressed: We first present a general scheme of constructing spatial filters that perform smoothing and sharpening on orientation data. The next issue is to adapt an existing motion of a human-like character to have the desired features specified by a set of constraints. An efficient algorithm based on a hierarchical curve fitting technique and a fast inverse kinematics solver is provided. Finally, we present a multiresolution analysis scheme which decomposes a motion signal into a base level and a hierarchy of detail coefficients, followed by a synthesis scheme that produces a new motion by hierarchically combining detail coefficients of prescribed example motions.
사람과 같은 다관절 캐릭터의 동작을 생성하고 애니메이션하는 문제는 컴퓨터 그래픽스의 중요한 분야 중 하나이다. 최근, 실제 연기자의 움직임을 녹화하는 동작 포착 기술이 캐릭터 애니메이션 분야에서 촉망받는 기술로 대두되었다. 동작 포착 시스템의 성공적인 개발로 인해 매우 사실적인 동작 데이터들이 다양한 컴퓨터 그래픽 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 이와 같은 데이터들로부터 애니메이션을 제작하기 위해서는 대화형 편집, 재대입, 필터링, 동작 혼합 및 연결, 동작 과장 및 완화 등 다양한 도구들을 필요로 한다. 애니메이터의 입장에서는 이러한 도구들을 사용하여 미리 저장된 동작 데이터들로부터 다양한 크기의 캐릭터, 기하학적 환경, 시나리오에 맞는 사실적인 애니메이션을 제작할 수 있다.
포착된 동작 데이터들을 이용하여 애니메이션을 제작하는 과정은 일반적으로 다음과 같은 세 단계로 구성된다. 먼저, 필터링 과정을 통해 동작 포착 시스템의 입력 신호에서 잡음을 제거하여 보다 부드러운 동작 신호를 얻는다. 다음 단계에서는 실제 동작을 행한 연기자 및 실제 환경이 애니메이션에서의 캐릭터 및 가상 환경과 다를 수 있으므로 이에 맞도록 동작을 변형한다. 마지막으로 이렇게 얻어진 동작 조각들을 연결하면 사실적인 애니메이션이 만들어진다. 본 학위 논문에서는 동작 데이터에 포함된 회전 정보 및 다관절 구조의 특수성을 고려하여 동작 데이터를 처리하기 위한 근본적인 기술들을 제시하고 이로부터 다양한 애니메이션 제작 도구들을 개발한다. 구체적으로 세 가지 주제가 다루어진다. 첫째, 3차원 회전 데이터를 위한 공간 필터를 설계하는 일반적인 방법을 제시한다. 둘째, 미리 저장된 특정 캐릭터의 동작 데이터를 주어진 시공간 제약조건을 만족하도록 변형하는 기술을 연구하고, 이를 위해 계층적 곡선 근사 기법과 빠른 역운동학 기법에 기반한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 동작 신호를 다해상도로 표현하기 위한 동작 분석 기법과, 다해상도로 표현된 동작 예재들로부터 새로운 형태의 동작을 생성하기 위한 동작 합성 기법을 제시한다.
