As computer graphics technology improves, methods for animating scenes with a large number of articulate figures are attracting more attention in movies, games and VR applications. However, an enormous number of characters can hardly be simulated in real-time. Several researchers have tried to improve the performance of animation by using an imagebased technique such as ‘impostor’. This method improved the speed of the animation; however, the accuracy, memory and interactivity problems related to motion remain to be resolved. In this regard, a ‘motion simplification’ for an articulate figure is proposed, which not only improves the speed of the animation but also conserves the features of the original motion.
Research on crowd animation can be classified into two major categories. An approach that focus on offering realism of the crowd motion and another technique that improves the speed of the animation. During the past decade, a wealth of research on realism such as crowd behavior and collision has been presented. Recently, for the sake of GPU evolution, research on improving speed has also received much attention. According to the result of our experiment, we determine that the number of joints have a much greater effect than anticipated on the animation speed. In order to resolve this problem, a new level-of-detail (LoD) technique named ‘motion LoD’ is proposed. Motion LoD is a joint-reduction technique operated in the preprocessing stage. The whole process consists of motion clustering and simplification.
At the motion clustering process, motion sequence is analyzed and clustered by using two approaches joint posture clustering (JPC) and mean shift motion clustering. These clustering processes extracts the key postures of a motion and automatically generates the priority of joint reduction. The clustered postures are directly utilized as an initial posture of the proposed motion simplification. At the stage of motion simplification, the skeletal structure of motion is simplified and a simplified motion is reconstructed by applying one of the two proposed optimization approaches - motion matrix and joint position optimization.
First, the motion matrix approach is solved by a least square approximation. Positional and normal error is formulated as a measurement of skinned posture difference. A linear system is then designed, based on this posture difference. After the optimization, pure rotation of each matrix is retrieved by the polar decomposition method. The motion matrix optimization generates an accurate result of simplified motion. Secondly, the joint position approach uses a sequential quadratic programming (SQP) for the optimization. The objective function is formulated as a sum of differences of distance, bone length and joint angle between original and simplified joint position. This approach not only speeds up the preprocessing time, but also preserves hierarchy of motion. However, these advantages are mitigated by the quality of simplified motion.
At the run time, the simplified motions are applied in the proposed crowd animation framework. An LoD controller that considers visual quality minimizes the popping artifacts of motion that occurs during level transition. The experimental result shows that the proposed motion LoD framework can be successfully applied in a real-time animation system, with fast animation, affordable preprocessing time, and realistic motion.
컴퓨터 그래픽스 기술이 발전함에 따라 군중 애니메이션은 영화, 게임, 그리고 가상현실 등 다양한 분야에 널리 활용되고 있다. 이러한 군중 애니메이션을 위한 연구분야는 동작의 사실성 제공과 속도향상의 두 가지 측면으로 구분된다. 과거에는 동작의 사실성을 제공하기 위한 군중의 행동규칙(behavioral rule) 또는 군중 간의 충돌회피 연구가 주류를 이루었다. 하지만, GPU혁명과 더불어 군중 애니메이션에 포함되는 캐릭터 개수가 증가하고, 캐릭터 자체의 복잡도가 증가하면서 실시간 애니메이션에 많은 어려움이 발생하고, 속도향상을 위한 연구들이 주목받기 시작하였다.
캐릭터 애니메이션의 속도향상을 위한 접근방법은 크게 세 가지로 분류되는데, 가상 캐릭터의 움직임을 이미지로 대체하는 임포스터(impostor)기법, 캐릭터 메쉬의 다각형의 개수를 줄여 단순화하는 다단계(LoD)기법 그리고 관절개수를 줄이는 골격구조 단순화 방법이 있다. 이러한 접근방법들 중 임포스터 방법이 속도향상을 위해 가장 효과적인것으로 알려져있다. 하지만, 임포스터 방법의 경우 3차원으로 정의된 동작을 2차원 이미지들로 재구성하여 애니메이션되기 때문에 동작의 사실성이 저하될 뿐만 아니라 동작의 길이만큼의 이미지 저장공간이 필요하고 사용자와 가상 캐릭터 간의 상호작용에 많은 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 군중 애니메이션의 속도향상과 더불어 임포스터 활용과정에 발생하는 문제점들을 동시에 해결할 수 있는 동작 다단계(Motion LoD)기법을 제시한다.
동작 다단계 기법을 활용한 군중 애니메이션 시스템은 전처리 과정과 런타임 과정으로 구분되는데, 전처리 단계에서는 동작 클러스터링(motion clustering)을 통해 동작을 분석하고 동작을 표현하는 대표자세를 추출한다. 이러한 대표자세를 활용하여 관절제거의 우선순위를 결정하고, 다음 과정인 동작 단순화(motion simplification)과정에 필요한 초기자세로 활용된다. 동작 단순화과정에서는 동작의 상세도 레벨에 따라 관절개수를 줄이고 남은 관절들을 활용하여 기존동작과 가장 유사한 동작을 동작 최적화(motion optimization)를 통해 계산한다. 런타임 과정에는 동작 다단계 기법으로 전처리된 다양한 레벨의 동작들 중 적절한 레벨을 결정하는 동작 상세도 제어(LoD control)기술을 제안한다.
대표자세를 추출하는 동작 클러스터링을 위해 본 논문에서는 관절자세 클러스터링(JPC)과 평균이동 동작 클러스터링(mean shift motion clustering)방법을 제안한다. 관절자세 클러스터링 방법은 관절마다 독립적으로 지역변환의 대표자세를 추출하고 이들을 변환하여 동작을 대표하는 캐릭터의 자세를 생성한다. 반면, 평균이동 동작 클러스터링 방법은 텍스처 색 분할에 활용되는 평균이동 클러스터링 방법을 동작 클러스터링에 적용하여 전체 동작을 대표하는 자세 또는 자세들을 하나의 매개변수로 부터 추출한다.
동작 단순화 과정에는 동작 클러스터링에서 계산된 대표자세와 동작의 각 자세들 간의 오차의 합으로 관절의 중요도를 계산한다. 이를 위한 자세들의 오차계산에 계층구조 상의 위치와 회전변화량의 곱을 측량의 척도로 활용하였다. 관절의 중요도에 따라 관절을 제거한 후 단순화된 골격구조의 동작을 재생성하는데 동작 최적화 방법을 활용한다. 본 논문에서는 동작 최적화를 위해 최소자승 근사법(least square approximation)과 순차적 2차계획법(sequential quadratic programming)을 적용한 두 가지 최적화 방법을 제시한다.
최소자승 근사법은 단순화된 동작의 관절변환행렬들을 최종적으로 구하는 최적화방법으로, 기존 동작과 단순화된 동작의 자세 메쉬 점들의 위치, 노멀차이의 합을 자세오차 식으로 정의한다. 정의된 오차공식은 스키닝(skinning) 애니메이션 공식을 통해 선형시스템으로 재구성되고 이를 최소자승 방법으로 근사하여 최적의 관절변환을 생성한다. 근사된 각 관절의 변환은 극 분해(polar decomposition)방법을 통해 순수회전 변환이 추출된다. 이러한 최소자승 근사법은 애니메이션 과정에서 최종적으로 보여지는 메쉬와 관절들의 정보를 이용한 최적화 방법으로 단순화의 정확성이 높게 유지된다.
순차적 2차계획법을 이용한 최적화 방법은 비선형 최적화 방법으로 관절의 위치만을 이용하여 목적함수를 구성한다. 이러한 목적함수는 기존동작과 단순화된 동작 사이의 관절의 위치 차이, 골격구조의 세그먼트 길이 차이, 관절 세그먼트 간의 회전각 차이의 합으로 구성된다. 본 최적화방법의 장점은 전처리 속도가 빠르며, 골격구조의 세그먼트 길이를 일정하게 유지할 수 있다. 하지만, 메쉬정보와 노멀오차를 고려하지 않으므로 최소자승 근사법에 비해 단순화의 정확성이 떨어진다.
동작에 대한 전처리 과정이 끝나고, 런타임 과정의 동작 상세도 제어 모듈에서는 시각의 질을 고려하여 동작레벨을 결정한다. 상세도 제어를 위해 군중 씬(scene)에 투영된 캐릭터의 크기(size), 속도(velocity), 그리고 이심률(eccentricity)를 활용하여 최적의 동작레벨을 결정한다. 본 논문에 제시한 동작 다단계 방법은 동작편집 또는 군중 애니메이션의 성능향상 등 캐릭터 애니메이션의 여러 분야에 유용하게 활용 될 수 있다.
