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CNN을 이용한 3D 스켈레톤 애니메이션 학습
3D Skeleton Animation Learning Using CNN
- 정윤상;
- 박진호
초록
단일 이미지를 이용하여 스켈레톤 애니메이션을 추론하여 제작할 수 있는 방법을 제안한다. CNN을 이용하여 모델의 이미지를 학습하게 된다. 학습된 데이터를 이용하여 루트를 포함하여 총 13개의 조인트 각도를 추론하여 스켈레톤 애니메이션을 생성하게 한다. 우리는 미리 준비된 3D모델을 이용하여 제작된 흑백이미지를 이용하여 실험을 진행했다. 흑백이미지의 단일 채널을 이용하여 학습을 진행함으로써 보다 쉽고 빠르게 학습할 수 있도록 하였다. 단일 이미지는 전처리 과정을 거쳐 학습을 진행하게 된다. 학습을 통해 캐릭터의 조인트 관절들이 추출되며 추출된 관절을 이용하여 모델에 재 매핑하여 얼마나 유사한지 체크하게 된다. 우리는 이러한 단일 이미지의 학습만을 통해 사람의 모션을 캡처할 수 있는 방법과 가능함을 보인다. 머신러닝을 활용한 모션캡처는 고비용 저효율의 현재의 모션캡처와 애니메이션 제작의 문제점을 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 단순 이미지와 조인트간의 관계를 이용한 학습이 아닌 다양한 파생 연구로 확장될 것을 기대하고 있다.
키워드
skeleton animation; image recognition; CNN; deep learning; machine learning.; 스켈레톤 애니메이션; 이미지 인식; CNN; 딥 러닝; 기계학습; skeleton animation; image recognition; CNN; deep learning; machine learning.; 스켈레톤 애니메이션; 이미지 인식; CNN; 딥 러닝; 기계학습
- 제목
- CNN을 이용한 3D 스켈레톤 애니메이션 학습
- 제목 (타언어)
- 3D Skeleton Animation Learning Using CNN
- 저자
- 정윤상; 박진호
- 발행일
- 2018-10
- 권
- 8
- 호
- 10
- 페이지
- 281 ~ 288
- 언어
- KOR
- 출판사
- 사단법인 인문사회과학기술융합학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 8 페이지
- ISSN
- P 2383-5281