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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박근태 (한양대학교) 손채준 (한양대학교) 이윤상 (한양대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제26권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
11 - 19 (9page)

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캐릭터의 자세가 변할 때 마다 캐릭터의 무게 중심(COM) 위치도 변하게 된다. 이 때 무게 중심의 위치 변화는 걷기, 뛰기, 쭈그려 앉기 등 다양한 동작 각각에 대응되는 독자적인 패턴을 가지므로 이를 이용하면 원래 동작의 정보를 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 캐릭터의 무게 중심의위치 변화를 토대로 동작을 예측하는 모션 생성 기법을 제안한다. 이 방법을이용하면 무게 중심 정보를 통해 원래 동작의 유형에 대한 별도의 라벨 없이도 다양한 동작을 생성할 수 있다. 그러므로 네트워크의 학습및실행을위한데이터셋을만들때사람의손을거칠필요없이전처리를비롯한모든과정을자동으로진행할수있다. 본 논문에서제안하는신경망모델은캐릭터의모션이력(history)정보와무게중심정보들을입력받아현재프레임에서의포즈정보를 출력하며, 연속적인 시계열 모션 데이터를 다루기 위해 1차원 Convolution을 수행하는 간단한 형태의 Convolutional Neural Network(CNN)를 사용하여 학습되었다.
#무게 중심 #Convolutional Neural Network(CNN) #캐릭터 애니메이션 #Center of mass #Character animation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 무게중심을 활용한 모션 생성 모델
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
D. Holden / 2015 / Learning motion manifolds with convolutional autoencoders / SIGGRAPH Asia 2015 Technical Briefs :1~4 google schola I. Mordatch / 2015 / Interactive control of diverse complex characters with neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems :3132~3140 google schola D. Holden / 2017 / Phase-functioned neural networks for character control / ACM Transactions on Graphics(TOG) 36(4):1~13 google schola H. Zhang / 2018 / Mode-adaptive neural networks for quadruped motion control / ACM Transactions on Graphics(TOG) 37(4):1~11 google schola J. Lee / 2002 / Interactive control of avatars animated with human motion data / Proceedings of the 29th annual conference on Computer graphics and interactive techniques :491~500 google schola

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