3.3 3D Marker Tracking and Anatomic

3.3 3D Marker Tracking and Anatomic Motion
Identification
Let us review the three levels of motion tracking to understand the benefit of integrating the information of the 3D anatomical skeleton at that stage. The input is the 2D marker location expressed in the multiple camera image spaces (from two to seven cameras). The motion tracking algorithm proceeds by using as much as possible the low level information (wellknown stereo matching from the 2D data, level one) prior to switching to higher level tracking when encountering ambiguities. As motion captured in production is often complex, the 2D tracking is frequently supplemented by a 3D tracking (level two). At that level, the extrapolated 3D trajectory of the markers helps solving ambiguities by predicting future locations of markers in the camera plane. However, in many cases, occlusions bring the tracking algorithm to a halt, forcing costly manual intervention in order to identify lost markers. The major interest of the anatomic skeleton and its associated approximated envelope is to allow matching decisions based on marker visibility (level three).
3.3 D. Conversion from Anatomic Motion to Character Motion
Once the performer's motion has been identified, the goal is to convert it into a motion for the virtual character. The more different the virtual character is in scale and proportion from the real performer, the more artefacts the conversion introduces. For example, self-collisions occur between limbs or significant Cartesian constraints are lost. We address these problems in two stages, first by working only in joint space. In this space, the end-user can establish the transfer functions between the performer and the character models. Two aspects are considered here: the mobility simplification and the joint motion deformation. Whenever this is not sufficient to recover the desired motion, the second stage is to express Cartesian constraints that the character has to enforce all along the motion. The problem that we foresee with this second level is an additional loss in the artistic quality of the motion [2].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.3 เครื่อง 3D ติดตามและเคลื่อนไหว Anatomic รหัสให้เราตรวจสอบการเคลื่อนไหวติดตามเข้าใจประโยชน์ของการรวมข้อมูลของโครงกระดูกกายวิภาค 3D ในขั้นตอนที่ 3 ระดับ อินพุตคือ ตำแหน่งเครื่องหมาย 2D แสดงแค่ภาพกล้องหลาย (ตั้งแต่สองถึงเจ็ดกล้อง) การเคลื่อนไหวติดตามดำเนินการขั้นตอนวิธี โดยใช้มากที่สุดข้อมูลระดับต่ำ (อุดรธานีสเตอริโอจับคู่จากข้อมูล 2 มิติ ระดับหนึ่ง) ก่อนที่จะสลับไปยังระดับสูงติดตามเมื่อพบ ambiguities เป็นการเคลื่อนไหวในการผลิตมักจะซับซ้อน การติดตาม 2D เป็นบ่อยเสริม โดย 3D ที่ติดตาม (ระดับ 2) ที่ระดับ วิถี 3D extrapolated ของเครื่องหมายช่วยแก้ ambiguities โดยคาดการณ์ในอนาคตตำแหน่งของเครื่องหมายในระนาบกล้อง อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณี occlusions นำอัลกอริทึมการติดตามสะดุดหยุดชะงัก การบังคับขัดจังหวะโดยด้วยตนเองค่าใช้จ่ายเพื่อระบุเครื่องหมายสูญหาย สนใจหลักของโครงกระดูก anatomic และซองดงความสัมพันธ์ให้ตรงตามเครื่องหมายมองเห็นได้ (ระดับ 3) การตัดสินใจได้ 3.3 แปลง D. จาก Anatomic เคลื่อนไหวเคลื่อนไหวอักขระ เมื่อมีการระบุการเคลื่อนไหวของนักแสดง เป้าหมายคือการ แปลงเป็นการเคลื่อนไหวให้ตัวละครเสมือน ยิ่งแตกต่างกันตัวละครเสมือนอยู่ในขนาด และสัดส่วนจากนักแสดงจริง แนะนำการแปลงสิ่งเพิ่มเติม ตัวอย่าง ตามที่ตนเองเกิดขึ้นระหว่างแขนขา หรือข้อจำกัดคาร์ทีเซียนของสำคัญหายไป เราปัญหาเหล่านี้ในขั้นที่สอง ก่อน โดยเฉพาะในพื้นที่ร่วมกัน ในพื้นที่นี้ ผู้ใช้สามารถสร้างฟังก์ชันโอนย้ายระหว่างจังหวะและรูปแบบอักขระ ด้านที่สองถือว่าที่นี่: รวบเคลื่อนและแมพเคลื่อนไหวร่วมกัน เมื่อใดก็ ตามที่ไม่เพียงพอที่จะเคลื่อนไหวต้องการกู้คืน ขั้นสองจะแสดงข้อจำกัดของคาร์ทีเซียนที่มีอักขระเพื่อบังคับตามเคลื่อนไหวทั้งหมด ปัญหาที่เราเล็งเห็น ด้วยระดับที่สองนี้จะเสียคุณภาพทางศิลปะของการเคลื่อนไหว [2]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.3 3D
เครื่องหมายการติดตามการเคลื่อนไหวและกายวิภาคประจำตัวประชาชนให้เราตรวจสอบสามระดับของการติดตามการเคลื่อนไหวที่จะเข้าใจประโยชน์ของการบูรณาการข้อมูลของโครงกระดูกกายวิภาค
3D ในขั้นตอนนั้น ป้อนข้อมูลที่เป็นสถานที่ 2D เครื่องหมายแสดงในพื้นที่ภาพของกล้องหลาย ๆ (2-7 กล้อง) การติดตามการเคลื่อนไหวของเงินอัลกอริทึมโดยใช้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ข้อมูลในระดับต่ำ (การจับคู่แบบสเตอริโอ wellknown จากข้อมูล 2D ระดับหนึ่ง) ก่อนที่จะมีการเปลี่ยนไปใช้ติดตามระดับที่สูงขึ้นเมื่อพบงงงวย การเคลื่อนไหวที่ถูกจับในการผลิตมักจะมีความซับซ้อน, การติดตาม 2D ที่มีการเสริมบ่อยโดยติดตาม 3D (ระดับสอง) ในระดับที่วิถี 3D ประเมินของตัวบ่งชี้จะช่วยแก้งงงวยโดยการคาดคะเนสถานอนาคตของตัวบ่งชี้ในระนาบกล้อง อย่างไรก็ตามในหลายกรณี occlusions นำอัลกอริทึมการติดตามจะหยุดบังคับให้คู่มือการแทรกแซงค่าใช้จ่ายเพื่อที่จะระบุตัวบ่งชี้ที่หายไป ดอกเบี้ยที่สำคัญของโครงกระดูกกายวิภาคและซองประมาณที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ตรงกับการตัดสินใจขึ้นอยู่กับการมองเห็นเครื่องหมาย (ระดับสาม).
3.3 D.
การแปลงจากการเคลื่อนไหวกายวิภาคการเคลื่อนไหวตัวละครเมื่อการเคลื่อนไหวของนักแสดงที่ได้รับการระบุเป้าหมายคือการแปลงในการเคลื่อนไหวตัวละครเสมือน ยิ่งตัวละครที่แตกต่างกันเสมือนอยู่ในขนาดและสัดส่วนจากนักแสดงจริงสิ่งประดิษฐ์อื่น ๆ แนะนำการแปลง ยกตัวอย่างเช่นตัวเองชนกันเกิดขึ้นระหว่างแขนขาหรือข้อ จำกัด ที่สำคัญคาร์ทีเซียนจะหายไป เราแก้ไขปัญหาเหล่านี้ในสองขั้นตอนแรกด้วยการทำงานเฉพาะในพื้นที่ร่วมกัน ในพื้นที่นี้ของผู้ใช้สามารถสร้างฟังก์ชั่นการถ่ายโอนระหว่างนักแสดงและรูปแบบตัวอักษร สองด้านมีการพิจารณาที่นี่: เรียบง่ายการเคลื่อนย้ายและเปลี่ยนรูปแบบการเคลื่อนไหวร่วมกัน เมื่อใดก็ตามที่นี้ไม่เพียงพอที่จะกู้คืนการเคลื่อนไหวที่ต้องการขั้นตอนที่สองคือการแสดงคาร์ทีเซียน จำกัด ว่าตัวละครที่มีการบังคับใช้มาตลอดการเคลื่อนไหว ปัญหาที่เราคาดหวังที่มีระดับที่สองนี้คือการสูญเสียเพิ่มเติมในคุณภาพของศิลปะของการเคลื่อนไหว [2]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

отслеживания движения и 3D Anatomic 3.3 маркировкарадиочастотной идентификацииДавайте три обзора на уровне понимания и на движение интеграции информации в анатомии в 3Dскелет: этап ввода. в это положение в 2D изображений) и маркировки пространства (две камеры из семиалгоритм движения камеры). с помощью proceeds tracking) как более низкого уровня (возможно, стерео информации обманаиз сопоставления двух данных, ранее level) для обмена до высшего уровня для отслеживания движения в качестве encountering.в captured комплекс производства часто, состоит из 2D и 3D Блэр и добавить, что в этих двух (уровня).Extrapolated level, маркер помогает решить 3D траектории маркер из predicting мест будущегоВ случае плоскости камеры. однако, в многих алгоритм, и поставить на один уровень вмешательства forcing окклюзия, дорогостоящим справочникВ. потерять заказы на. главным символом: anatomic скелет и его соответствующих approximated конвертРешение на основе сопоставления allow маркер. (три) уровень узнаваемости.3.3 движение от Anatomic характер преобразования движения в D.один performer 's движения были identified, это движение к цели, это convert) виртуальный характер.более важным является то, что в другой роли, из наиболее реальных масштабов и доля, больше performer artefacts преобразованиямежду introduces. например, self-collisions происходят из конечностей или минимальных ограничений значительно Декарта. мы эти потерять адрес.в рамках двух вопросов, первый, только совместная работа в stages создание пространства. в этом пространстве, может быть переведен в конечного пользователямодель и между двух символов. Performer aspects: ликвидности в упрощенной и рассмотреть Cardan.Это не deformation всякий раз движение desired. движение sufficient to recover, второй этап - это выражение на Декартаэто имя имеет ограничения на enforce характер проблем в наш спорт ". это и от второго класса...В то artistic движение качества) [2].