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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제11호
발행연도
2008.11
수록면
671 - 680 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

Normalized Cuts을 이용한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할
윤성주 ,  박안진 ,  정기철 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2008.11 학술저널
Normalized Cuts을 이용한 그래프 기반의 모션 분할
윤성주 ,  박안진 ,  정기철 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.06 학술대회자료

초록· 키워드

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모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts 을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PCA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다.
#모션 캡쳐 장비 #모션 분할 #Normalized Cuts #Motion Capture #Motion Segmentation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 모션 분할을 위한 유사도 그래프
3. Normalized Cuts
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. Barbic / 2004 / Segmenting Motion Capture Data into Distinct Behaviors / Proceedings of ACM International Conference on Graphics Interface : 185 ~ 194 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - T. Kim / 2003 / Rhythmic-Motion Synthesis Based on Motion-Beat Analysis / ACM Transactions on Graphics 22 : 392 ~ 401 google schola 3. [학술대회논문] - C. Lee / 2006 / Human Motion Synthesis by Motion Manifold Learning and Motion Primitive Segmentation / Proceedings of Articulated Motion and Deformable Objects on International Conference, Lecture Notes in Computer Science : 464 ~ 473 google schola 4. [학술대회논문] - Y. Sakamoto / 2004 / Motion Map: Image-based Retrieval and Segmentation of Motion Data / Proceedings of Eurographics/ACM SIGGRAPH Symposium on Computer Animation : 259 ~ 266 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - A. Fod / 2002 / Automated Derivation of Primitives for Movement Classification / Autonomous Robots 12 (1) : 39 ~ 54 google schola

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