Animation From Observation: Motion

Animation From Observation: Motion Capture and Motion Editing
Michael Gleicher
University of Wisconsin, Madison
Animation is a uniquely expressive art form: it
provides the creator with control over both the
appearance and the movement of characters and
objects. This gives artists tremendous freedom, which
when well used, can create works with tremendous
impact. This freedom, however, also becomes a curse:
while everything can be controlled, everything must be
controlled. Control over the movement of objects is a
difficult task, requiring skill and labor.
Since the earliest days of the art form [Lutz], animators
have observed the movement of real creatures in order
to create animated motion. Sometimes, this simply
takes the form of an artist carefully observing nature
for inspiration. Another process is to transfer the
movement from a recording of the movement to the
animated objects. The earliest mechanism for doing
this was the Rotoscope, a device that projected frames
of film onto the animator’s workspace, providing the
animator with a guide for their drawings.
Computer animation brings the potential for
automating the process of creating animated motion
from observations of real moving objects. Optical,
mechanical, or magnetic sensors record the movements
that can then be transferred to animated characters.
This process is commonly referred to as motion
capture, although the act of “capturing the motion” is
only one aspect of creating animation from
observations of real motion.
This article attempts to provide an overview of the
process of creating animated motion from observations
of real moving objects, and to discuss the potential for
computer vision to contribute to this. My view is that
the needs of the entire process create requirements on
the individual steps; that motion capture for animation
is most useful when the use of that data, including
mapping and editing, is considered. The task of
creating animation has some unique demands, and that
only by considering these demands can a capture
method be a useful tool for motion creation.
This article is organized as follows. We begin with a
discussion of the use of motion capture to create
motion for animation, and look at the alternatives. We
then consider the entire process of creating animation
from motion capture, and consider some of these steps
in detail. Specifically, we examine the current
technologies for capture and issues in working with
motion data. We conclude by discussing the
opportunities for computer vision in the process.
Within the animation community, there is historically a
tension between animators and motion capture
technicians/users [Cameron]. This tension comes from
many factors, some of them real and some of them
perceived. The two main sources of this tension are
unrealistic expectations about what motion capture can
do (that it can automatically produce motion that
displaces animators), and that motion capture
technology development has not considered the use of
the data, leaving animators with data that is difficult to
deal with.
Motion Capture vs. Animation from
Observation
Motion capture is different from the process of
creating animation from observations. For one, motion
capture may be done for a variety of reasons besides
animation, such as biomedical analysis, surveillance,
sports performance analysis, or as an input mechanism
for human-computer interaction. Each of these tasks
has similarities and differences with the problems of
creating animation. At the first stage of each, there is a
need to create the observations that are then
interpreted, e.g. capture the motions. Many of the
methods used in animation have their roots in the biomechanical
or medical domains.
Capturing the motion is only part of the problem of
using this data to create animation. Commonly, the
term motion capture is used to describe the whole
process. This has the problem that it neglects other
aspects of the task, and sets up some unreasonable
expectations about how much work needs to be done to
move from the sensor data to animation.
Let’s begin with the question of what is capture
anyway. In a sense, pointing a video camera at a
person captures their motion. We can play it back and
see what they did. For some reason, this is not what we
commonly mean by motion capture. The distinction
(for me at least) is that motion capture creates a
representation that distills the motion from the
appearance; that it encodes the motion in a form that is
suitable for the kinds of processing or analysis that we
- 2 -
need to perform. This definition of motion capture is
dependent on what we are going to do with the result.
Motion capture for animation implies that we will
somehow be changing something about what we have
recorded–if we did not intend to change something, we
could have simply replayed a video. Almost always,
we will at least change the character to which the
motion is applied from a real person to some graphical
model. By definition, to animate means to bring to life,
so technically, it is the act of making a lifeless object
(a graphics model) move that makes what we’re doing
animation.
There is a range of types of motion capture for
animation. One distinction is between real-time, online
systems where the animation is produced instantly,
and systems that are not real time. While the former
category is best known in applications where it is
required, such as creating characters for live broadcasts
or interactive exhibits, it is also often useful for
creating traditional animation as well. Even if the final
result will require adjustment and production, instant
feedback to the performer is useful. The production of
real-time animation from captured motion is
sometimes referred to as performance animation or
digital puppetteering.
Another distinction in motion capture is between
capturing facial motion and capturing body motion.
Our focus in this article is on full-body motion. Facial
motion capture has a similar set of issues with a
slightly different set of challenges than body
animation.
Motion Capture vs. Animation
On-line motion capture is unique in that it is an
application for which there is no alternative. For offline
production, however, motion capture is only one
of several ways to create motion for animation.
Understanding the alternatives is useful to see where
motion capture is most useful, and what it must be able
to do to serve as a mechanism for creating animated
motion. Taxonomies of motion creation, including
[Hodgins], usually divide methods into three
categories: manual specification, procedural and
simulation, and motion capture.
Traditionally, motion for animation has been created
by specifying the position of objects at each instant in
time [Lutz]. These methods became highly evolved as
the art developed [TJ]. Manual specification has the
obvious drawback of being laborious, but also requires
a great deal of skill to create convincing motion by
specifying a series of individual poses as properties of
the motion are created over many individual poses.
While computers can reduce some of the labor by
automatically interpolating between keyframes,
manual specification of motion still requires talent and
training [Lasseter]. It is particularly difficult to create
motions that are realistic and/or accurately mimic
subtle characteristics, such as a particular person.
Another strategy uses algorithmic or simulation
methods to generate motions based on descriptions of
goals. While such methods have the promise of
generating motions for non-experts by allowing them
to simply specify their needs, they are, at present, of
limited use, as there has been no systematic way
provided to create new behaviors. One key problem
facing algorithmic methods is how to describe a
complicated motion or a subtle nuance.
An alternative to the above three methods is not a
motion creation method per se, but rather is to avoid
creating a new motion. Instead the needed motion can
be created by re-using an existing motion. In practice,
such an approach requires two pieces: a library of
motions to re-use, and techniques to adapt motions to
new needs. The limitations of this approach come from
its two components, the library of motions available to
adapt, and the quality of the tools available for
adapting motions.
In a performance setting, there really is no alternative
for motion capture. For off-line production, motion
capture must provide an advantage over other available
methods. In order to be a viable alternative, motion
capture must provide a sufficient quality of service,
both in terms of quality of resulting motions and in
range. For example, if motion capture does not provide
sufficient fidelity to distinguish the subtle differences
between different performers, a standard motion from
a database may be sufficient. Or, if a motion capture
system can only capture a limited range of motions,
this range may be covered by a library. The existing
approaches to motion creation set a high standard that
a new tool must meet.
Motion Capture for Animation
The steps in creating animation from observation are:
1. Plan the motion capture shoot and subsequent
production. Good planning is amazingly important
to make motion capture work in practice [Kines].
2. Capture the motion.
3. Clean the data.
4. Edit the motions.
5. Map the motions to the animated characters.
The order of steps 4 and 5 are often varied, depending
on the tools. Sometimes, these steps are actually
iterated.
- 3 -
While the production pipeline provides opportunities
to fix problems created in earlier stages, it also means
that these problems cause additional work later on.
Therefore, we prefer motion capture to have problems
that are easily addressed in later stages than to have
fewer, but harder to correct problems.
Capturing the Motion
A variety of methods have been used successfully to
“capture” motions. At one level, the actual technology
for sensing and recording a person’s perf

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพเคลื่อนไหวจากการสังเกต: จับภาพเคลื่อนไหวและการเคลื่อนไหวแก้ไขMichael Gleicherมหาวิทยาลัยวิสคอนซิน เมดิสันภาพเคลื่อนไหวเป็นแบบศิลปะที่แสดงออกโดยเฉพาะ: มันให้ผู้ที่ควบคุมทั้งนี้ลักษณะและการเคลื่อนไหวของตัวอักษร และวัตถุ ซึ่งทำให้ศิลปินอิสระอย่างมาก ซึ่งเมื่อใช้ดี สามารถสร้างงาน ด้วยอย่างมากผลกระทบ เสรีภาพนี้ อย่างไรก็ตาม ยังกลาย เป็น:ในขณะที่สามารถควบคุมทุกสิ่งทุกอย่าง ทุกอย่างต้องควบคุม ควบคุมการเคลื่อนที่ของวัตถุเป็นการงานที่ยาก ต้องใช้ทักษะและแรงงานตั้งแต่วันแรกสุดของศิลปะแบบ [แลนลุตซ์], animatorsได้สังเกตการเคลื่อนที่ของสิ่งมีชีวิตจริงในใบสั่งการสร้างภาพเคลื่อนไหวเคลื่อนไหว นี้บางครั้ง แค่ใช้แบบฟอร์มของศิลปินอย่างระมัดระวังสังเกตธรรมชาติสำหรับแรงบันดาลใจ กระบวนการอื่นคือการ โอนย้ายการย้ายจากการบันทึกการเคลื่อนไหวเพื่อการวัตถุที่เคลื่อนไหว กลไกแรกสุดสำหรับการทำนี้เป็น Rotoscope อุปกรณ์ที่คาดว่าเฟรมฟิล์มลงบนพื้นที่ทำงานของเป็น ให้การเป็น มีคำแนะนำสำหรับภาพวาดของพวกเขาศักยภาพในการนำภาพเคลื่อนไหวคอมพิวเตอร์กระบวนการสร้างภาพเคลื่อนไหวเคลื่อนไหวอัตโนมัติจากการสังเกตของจริงในการย้ายวัตถุ ออปติคอลเซนเซอร์ของเครื่องจักรกล หรือบันทึกความเคลื่อนไหวที่แล้วตัวอักษรเคลื่อนไหวกระบวนการนี้โดยทั่วไปเรียกว่าเคลื่อนไหวจับภาพ แม้ว่าการกระทำของการ "จับภาพการเคลื่อนไหว"only one aspect of creating animation fromobservations of real motion.This article attempts to provide an overview of theprocess of creating animated motion from observationsof real moving objects, and to discuss the potential forcomputer vision to contribute to this. My view is thatthe needs of the entire process create requirements onthe individual steps; that motion capture for animationis most useful when the use of that data, includingmapping and editing, is considered. The task ofcreating animation has some unique demands, and thatonly by considering these demands can a capturemethod be a useful tool for motion creation.This article is organized as follows. We begin with adiscussion of the use of motion capture to createmotion for animation, and look at the alternatives. Wethen consider the entire process of creating animationfrom motion capture, and consider some of these stepsin detail. Specifically, we examine the currenttechnologies for capture and issues in working withmotion data. We conclude by discussing theopportunities for computer vision in the process.Within the animation community, there is historically atension between animators and motion capturetechnicians/users [Cameron]. This tension comes frommany factors, some of them real and some of themperceived. The two main sources of this tension areunrealistic expectations about what motion capture cando (that it can automatically produce motion thatdisplaces animators), and that motion capturetechnology development has not considered the use ofthe data, leaving animators with data that is difficult todeal with.Motion Capture vs. Animation fromObservationMotion capture is different from the process ofcreating animation from observations. For one, motioncapture may be done for a variety of reasons besidesanimation, such as biomedical analysis, surveillance,sports performance analysis, or as an input mechanismfor human-computer interaction. Each of these taskshas similarities and differences with the problems ofcreating animation. At the first stage of each, there is aneed to create the observations that are theninterpreted, e.g. capture the motions. Many of themethods used in animation have their roots in the biomechanicalor medical domains.Capturing the motion is only part of the problem ofusing this data to create animation. Commonly, theterm motion capture is used to describe the wholeprocess. This has the problem that it neglects otheraspects of the task, and sets up some unreasonableexpectations about how much work needs to be done tomove from the sensor data to animation.Let’s begin with the question of what is captureanyway. In a sense, pointing a video camera at aperson captures their motion. We can play it back andsee what they did. For some reason, this is not what wecommonly mean by motion capture. The distinction(for me at least) is that motion capture creates a
representation that distills the motion from the
appearance; that it encodes the motion in a form that is
suitable for the kinds of processing or analysis that we
- 2 -
need to perform. This definition of motion capture is
dependent on what we are going to do with the result.
Motion capture for animation implies that we will
somehow be changing something about what we have
recorded–if we did not intend to change something, we
could have simply replayed a video. Almost always,
we will at least change the character to which the
motion is applied from a real person to some graphical
model. By definition, to animate means to bring to life,
so technically, it is the act of making a lifeless object
(a graphics model) move that makes what we’re doing
animation.
There is a range of types of motion capture for
animation. One distinction is between real-time, online
systems where the animation is produced instantly,
and systems that are not real time. While the former
category is best known in applications where it is
required, such as creating characters for live broadcasts
or interactive exhibits, it is also often useful for
creating traditional animation as well. Even if the final
result will require adjustment and production, instant
feedback to the performer is useful. The production of
real-time animation from captured motion is
sometimes referred to as performance animation or
digital puppetteering.
Another distinction in motion capture is between
capturing facial motion and capturing body motion.
Our focus in this article is on full-body motion. Facial
motion capture has a similar set of issues with a
slightly different set of challenges than body
animation.
Motion Capture vs. Animation
On-line motion capture is unique in that it is an
application for which there is no alternative. For offline
production, however, motion capture is only one
of several ways to create motion for animation.
Understanding the alternatives is useful to see where
motion capture is most useful, and what it must be able
to do to serve as a mechanism for creating animated
motion. Taxonomies of motion creation, including
[Hodgins], usually divide methods into three
categories: manual specification, procedural and
simulation, and motion capture.
Traditionally, motion for animation has been created
by specifying the position of objects at each instant in
time [Lutz]. These methods became highly evolved as
the art developed [TJ]. Manual specification has the
obvious drawback of being laborious, but also requires
a great deal of skill to create convincing motion by
specifying a series of individual poses as properties of
the motion are created over many individual poses.
While computers can reduce some of the labor by
automatically interpolating between keyframes,
manual specification of motion still requires talent and
training [Lasseter]. It is particularly difficult to create
motions that are realistic and/or accurately mimic
subtle characteristics, such as a particular person.
Another strategy uses algorithmic or simulation
methods to generate motions based on descriptions of
goals. While such methods have the promise of
generating motions for non-experts by allowing them
to simply specify their needs, they are, at present, of
limited use, as there has been no systematic way
provided to create new behaviors. One key problem
facing algorithmic methods is how to describe a
complicated motion or a subtle nuance.
An alternative to the above three methods is not a
motion creation method per se, but rather is to avoid
creating a new motion. Instead the needed motion can
be created by re-using an existing motion. In practice,
such an approach requires two pieces: a library of
motions to re-use, and techniques to adapt motions to
new needs. The limitations of this approach come from
its two components, the library of motions available to
adapt, and the quality of the tools available for
adapting motions.
In a performance setting, there really is no alternative
for motion capture. For off-line production, motion
capture must provide an advantage over other available
methods. In order to be a viable alternative, motion
capture must provide a sufficient quality of service,
both in terms of quality of resulting motions and in
range. For example, if motion capture does not provide
sufficient fidelity to distinguish the subtle differences
between different performers, a standard motion from
a database may be sufficient. Or, if a motion capture
system can only capture a limited range of motions,
this range may be covered by a library. The existing
approaches to motion creation set a high standard that
a new tool must meet.
Motion Capture for Animation
The steps in creating animation from observation are:
1. Plan the motion capture shoot and subsequent
production. Good planning is amazingly important
to make motion capture work in practice [Kines].
2. Capture the motion.
3. Clean the data.
4. Edit the motions.
5. Map the motions to the animated characters.
The order of steps 4 and 5 are often varied, depending
on the tools. Sometimes, these steps are actually
iterated.
- 3 -
While the production pipeline provides opportunities
to fix problems created in earlier stages, it also means
that these problems cause additional work later on.
Therefore, we prefer motion capture to have problems
that are easily addressed in later stages than to have
fewer, but harder to correct problems.
Capturing the Motion
A variety of methods have been used successfully to
“capture” motions. At one level, the actual technology
for sensing and recording a person’s perf

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นิเมชั่นจากการสังเกต: จับการเคลื่อนไหวและการเคลื่อนไหวการแก้ไข
ไมเคิล Gleicher
มหาวิทยาลัยวิสคอนซินเมดิสัน
นิเมชั่นเป็นรูปแบบศิลปะที่แสดงออกไม่ซ้ำกันก็
มีผู้สร้างที่มีการควบคุมทั้ง
การปรากฏตัวและการเคลื่อนไหวของตัวละครและ
วัตถุ นี้จะช่วยให้ศิลปินเสรีภาพอย่างมากซึ่ง
เมื่อนำมาใช้อย่างดีสามารถสร้างผลงานอันยิ่งใหญ่ที่มี
ผลกระทบ เสรีภาพนี้ แต่ก็จะกลายเป็นคำสาปแช่ง:
ในขณะที่ทุกอย่างสามารถที่จะควบคุมทุกอย่างต้องได้รับการ
ควบคุม การควบคุมการเคลื่อนไหวของวัตถุที่เป็น
งานที่ยากต้องใช้ทักษะและแรงงาน.
ตั้งแต่วันแรกของรูปแบบศิลปะ [Lutz] นิเมชั่น
ได้สังเกตเห็นการเคลื่อนไหวของสิ่งมีชีวิตที่แท้จริงเพื่อ
ที่จะสร้างภาพเคลื่อนไหวการเคลื่อนไหว บางครั้งก็
ใช้รูปแบบของศิลปินอย่างระมัดระวังสังเกตธรรมชาติ
สำหรับแรงบันดาลใจ ขั้นตอนหนึ่งคือการถ่ายโอน
จากการบันทึกการเคลื่อนไหวของการเคลื่อนไหวไปยัง
วัตถุที่เคลื่อนไหว กลไกที่เก่าแก่ที่สุดสำหรับการทำเช่น
นี้คือ Rotoscope อุปกรณ์ที่คาดว่ากรอบ
ของภาพยนตร์บนพื้นที่ทำงานเคลื่อนไหวของให้
ภาพเคลื่อนไหวที่มีคำแนะนำสำหรับการวาดภาพของพวกเขา.
นิเมชั่นคอมพิวเตอร์นำที่มีศักยภาพสำหรับ
อัตโนมัติกระบวนการของการสร้างการเคลื่อนไหวภาพเคลื่อนไหว
จากการสังเกตของการเคลื่อนไหวจริง วัตถุ แสง
กลหรือเซ็นเซอร์แม่เหล็กบันทึกการเคลื่อนไหว
นั้นสามารถโอนไปยังตัวอักษรเคลื่อนไหว.
กระบวนการนี้เรียกกันทั่วไปว่าการเคลื่อนไหว
จับแม้ว่าการกระทำของ "การจับการเคลื่อนไหว" เป็น
เพียงแง่มุมหนึ่งของการสร้างภาพเคลื่อนไหวจาก
การสังเกตของการเคลื่อนไหวจริง .
บทความนี้พยายามที่จะให้ภาพรวมของ
กระบวนการของการสร้างภาพเคลื่อนไหวการเคลื่อนไหวจากการสังเกต
ของวัตถุที่เคลื่อนไหวจริงและเพื่อหารือเกี่ยวกับศักยภาพในการ
มองเห็นของคอมพิวเตอร์ที่จะนำไปสู่การนี้ มุมมองของฉันอยู่ที่
ความต้องการของกระบวนการทั้งหมดในการสร้างความต้องการใน
แต่ละขั้นตอนนั้น จับการเคลื่อนไหวสำหรับการเคลื่อนไหวที่
เป็นประโยชน์มากที่สุดเมื่อใช้งานของข้อมูลที่รวมทั้ง
การทำแผนที่และการแก้ไขเป็นที่ยอมรับว่า งานของการ
สร้างภาพเคลื่อนไหวมีความต้องการที่ไม่ซ้ำกันบางอย่างและว่า
โดยเฉพาะการพิจารณาความต้องการเหล่านี้สามารถจับภาพ
วิธีการจะเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสร้างการเคลื่อนไหว.
บทความนี้มีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้ เราเริ่มต้นด้วย
การอภิปรายของการใช้งานของการเคลื่อนไหวเพื่อสร้างจับ
การเคลื่อนไหวสำหรับการเคลื่อนไหวและดูทางเลือก เรา
แล้วพิจารณากระบวนการทั้งหมดของการสร้างภาพเคลื่อนไหว
จากการจับภาพเคลื่อนไหวและพิจารณาบางส่วนของขั้นตอนเหล่านี้
ในรายละเอียด โดยเฉพาะเราตรวจสอบในปัจจุบัน
เทคโนโลยีสำหรับการจับภาพและปัญหาในการทำงานกับ
ข้อมูลการเคลื่อนไหว เราสรุปได้โดยการอภิปราย
โอกาสสำหรับคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ในกระบวนการ.
ภายในชุมชนของภาพเคลื่อนไหวที่มีประวัติศาสตร์
ความตึงเครียดระหว่างนิเมชั่นและการเคลื่อนไหวจับ
ช่างเทคนิค / ผู้ใช้ [คาเมรอน] ความตึงเครียดนี้มาจาก
หลายปัจจัยบางส่วนของพวกเขาจริงและบางส่วนของพวกเขา
รับรู้ สองแหล่งที่มาหลักของความตึงเครียดนี้
ความคาดหวังที่ไม่สมจริงเกี่ยวกับสิ่งที่จับการเคลื่อนไหวสามารถ
ทำ (ว่ามันจะสามารถผลิตการเคลื่อนไหวที่
แทนที่นิเมชั่น) และจับการเคลื่อนไหวที่
การพัฒนาเทคโนโลยียังไม่ได้รับการพิจารณาการใช้งานของ
ข้อมูลที่ออกจากแอนิเมชั่ที่มีข้อมูลที่เป็นเรื่องยาก ที่จะ
จัดการกับ.
การจับภาพเคลื่อนไหวกับนิเมชั่นจาก
การสังเกต
การจับภาพการเคลื่อนไหวที่แตกต่างจากกระบวนการของการ
สร้างภาพเคลื่อนไหวจากการสังเกต สำหรับหนึ่งเคลื่อนไหว
จับภาพอาจจะทำสำหรับความหลากหลายของเหตุผลนอกเหนือจาก
การเคลื่อนไหวเช่นการวิเคราะห์ทางชีวการแพทย์, การเฝ้าระวัง
การวิเคราะห์การเล่นกีฬาหรือเป็นกลไกการป้อนข้อมูล
สำหรับคอมพิวเตอร์ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ แต่ละงานเหล่านี้
มีความเหมือนและความแตกต่างที่มีปัญหาของการ
สร้างภาพเคลื่อนไหว ในขั้นตอนแรกของแต่ละมีความ
จำเป็นที่จะต้องสร้างข้อสังเกตที่แล้ว
ตีความเช่นการจับภาพการเคลื่อนไหว หลาย
วิธีการที่ใช้ในการเคลื่อนไหวจะมีรากของพวกเขาในทางชีวกลศาสตร์
ทางการแพทย์หรือโดเมน.
จับการเคลื่อนไหวเป็นเพียงส่วนหนึ่งของปัญหาของ
การใช้ข้อมูลนี้ในการสร้างภาพเคลื่อนไหว ปกติ
จับการเคลื่อนไหวระยะใช้เพื่ออธิบายทั้ง
กระบวนการ นี้มีปัญหาที่มันไม่สนใจอื่น ๆ
แง่มุมของงานและตั้งค่าบางอย่างที่ไม่สมควร
คาดหวังเกี่ยวกับวิธีการทำงานมากที่ต้องทำในการ
ย้ายจากข้อมูลเซ็นเซอร์การเคลื่อนไหว.
ขอเริ่มต้นด้วยคำถามของสิ่งที่จับ
อยู่แล้ว ในความรู้สึกชี้กล้องวิดีโอที่
คนจับการเคลื่อนไหวของพวกเขา เราสามารถเล่นได้กลับมาและ
เห็นสิ่งที่พวกเขาทำ ด้วยเหตุผลบางอย่างนี้ไม่ได้เป็นสิ่งที่เรา
หมายถึงโดยทั่วไปจับการเคลื่อนไหว ความแตกต่าง
(สำหรับฉันอย่างน้อย) ก็คือการจับภาพเคลื่อนไหวสร้าง
ตัวแทนที่ distills เคลื่อนไหวจาก
ลักษณะ; ว่ามันถอดรหัสการเคลื่อนไหวในรูปแบบที่มีความ
เหมาะสมกับชนิดของการประมวลผลหรือการวิเคราะห์ที่เรา
- 2 -
จำเป็นที่จะต้องดำเนินการ ความหมายของการจับภาพเคลื่อนไหวนี้เป็น
ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เรากำลังจะทำอะไรกับผลที่ตามมา.
จับการเคลื่อนไหวสำหรับการเคลื่อนไหวหมายถึงว่าเราจะ
มีการเปลี่ยนแปลงอย่างใดบางอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่เราได้
บันทึกไว้ถ้าเราไม่ได้ตั้งใจที่จะเปลี่ยนบางสิ่งบางอย่างที่เรา
จะได้ย้อนไปเพียง วิดีโอ เกือบตลอดเวลา
เราจะเปลี่ยนอย่างน้อยตัวละครที่
ถูกนำไปใช้การเคลื่อนไหวจากคนจริงบางกราฟิก
รูปแบบ ตามคำนิยามหมายถึงการเคลื่อนไหวที่จะนำไปสู่ชีวิต
ดังนั้นในทางเทคนิคก็คือการกระทำของการทำวัตถุไม่มีชีวิต
(รูปแบบกราฟิก) ย้ายที่ทำให้สิ่งที่เรากำลังทำ
แอนิเมชั่.
นอกจากนี้ยังมีประเภทของการจับภาพเคลื่อนไหวเป็น
ภาพเคลื่อนไหว หนึ่งความแตกต่างอยู่ระหว่างเรียลไทม์ออนไลน์
ระบบนิเมชั่นที่มีการผลิตได้ทันที
และระบบที่ไม่ได้เป็นเรียลไทม์ ขณะที่อดีต
หมวดหมู่เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดในการใช้งานซึ่งจะมีการ
ที่จำเป็นเช่นการสร้างตัวอักษรสำหรับการถ่ายทอดสด
หรือจัดแสดงการโต้ตอบก็ยังมักจะมีประโยชน์สำหรับ
การสร้างภาพเคลื่อนไหวแบบดั้งเดิมเช่นเดียว แม้ว่าสุดท้าย
ผลจะต้องมีการปรับตัวและการผลิตทันที
ข้อเสนอแนะเพื่อแสดงเป็นประโยชน์ การผลิต
แอนิเมชั่เรียลไทม์จากการเคลื่อนไหวที่ถูกจับเป็น
บางครั้งเรียกว่าแอนิเมชั่ประสิทธิภาพหรือ
puppetteering ดิจิตอล.
ความแตกต่างในการจับภาพเคลื่อนไหวก็คือระหว่าง
การจับการเคลื่อนไหวบนใบหน้าและการเคลื่อนไหวร่างกายจับ.
เรามุ่งเน้นในบทความนี้คือการเคลื่อนไหวร่างกายเต็มรูปแบบ ใบหน้า
จับการเคลื่อนไหวมีชุดที่คล้ายกันของปัญหาเกี่ยวกับ
การตั้งค่าที่แตกต่างกันเล็กน้อยของความท้าทายกว่าร่างกายของ
แอนิเมชั่.
จับการเคลื่อนไหวกับนิเมชั่น
ออนไลน์จับการเคลื่อนไหวที่ไม่ซ้ำกันในการที่จะเป็น
แอพลิเคชันที่ไม่มีทางเลือกอื่น สำหรับออฟไลน์
การผลิต แต่จับการเคลื่อนไหวเป็นเพียงหนึ่ง
ในหลายวิธีในการสร้างการเคลื่อนไหวสำหรับการเคลื่อนไหว.
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับทางเลือกที่จะเป็นประโยชน์ที่จะดูว่า
การจับภาพเคลื่อนไหวเป็นประโยชน์มากที่สุดและสิ่งที่มันจะต้องสามารถ
ที่จะทำเพื่อทำหน้าที่เป็นกลไกสำหรับการสร้างภาพเคลื่อนไหว
การเคลื่อนไหว taxonomies ของการสร้างการเคลื่อนไหวรวมทั้ง
[Hodgins] มักจะแบ่งออกเป็นสามวิธีการ
ประเภทสเปคู่มือขั้นตอนและ
. จำลองและจับการเคลื่อนไหว
เดิมการเคลื่อนไหวสำหรับการเคลื่อนไหวได้ถูกสร้างขึ้น
โดยการระบุตำแหน่งของวัตถุในทันทีในแต่ละ
ครั้ง [Lutz] . วิธีการเหล่านี้กลายเป็นที่มีวิวัฒนาการสูงเป็น
ศิลปะการพัฒนา [TJ] สเปคู่มือการใช้งานมี
ข้อเสียเปรียบอย่างเห็นได้ชัดของการเป็นลำบาก แต่ยังต้องมี
การจัดการที่ดีของทักษะในการสร้างการเคลื่อนไหวที่น่าเชื่อโดย
ระบุชุดของการโพสท่าของแต่ละบุคคลเป็นคุณสมบัติของ
การเคลื่อนไหวที่มีการสร้างขึ้นมาโพสท่าแต่ละคนอีกมากมาย.
ในขณะที่คอมพิวเตอร์สามารถลดบางส่วนของแรงงานโดย
โดยอัตโนมัติ interpolating ระหว่าง keyframes,
คู่มือข้อกำหนดของการเคลื่อนไหวยังคงต้องมีความสามารถและ
การฝึกอบรม [Lasseter] มันเป็นเรื่องยากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้าง
การเคลื่อนไหวที่เป็นจริงและ / หรือถูกต้องเลียนแบบ
ลักษณะที่ละเอียดอ่อนเช่นบุคคลใดบุคคลหนึ่ง.
กลยุทธ์หนึ่งใช้อัลกอริทึมหรือการจำลอง
วิธีการในการสร้างการเคลื่อนไหวขึ้นอยู่กับรายละเอียดของ
เป้าหมาย ในขณะที่วิธีการดังกล่าวมีสัญญาของ
การสร้างการเคลื่อนไหวสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่โดยให้พวกเขา
เพียงแค่ระบุความต้องการของพวกเขาพวกเขามีในปัจจุบันของการ
ใช้งานที่ จำกัด ขณะที่ยังไม่มีการอย่างเป็นระบบ
ให้กับการสร้างพฤติกรรมใหม่ ปัญหาหนึ่งที่สำคัญ
หันหน้าไปทางวิธีการขั้นตอนวิธีคือวิธีที่จะอธิบาย
การเคลื่อนไหวที่มีความซับซ้อนหรือแตกต่างกันนิดหน่อยที่ลึกซึ้ง.
ทางเลือกที่สามวิธีข้างต้นไม่ได้เป็น
วิธีการสร้างการเคลื่อนไหวต่อ se แต่คือการหลีกเลี่ยง
การสร้างการเคลื่อนไหวใหม่ แต่การเคลื่อนไหวที่จำเป็นสามารถ
ถูกสร้างขึ้นโดยการใช้การเคลื่อนไหวที่มีอยู่ ในทางปฏิบัติ
เช่นวิธีการที่ต้องใช้สองชิ้น: ห้องสมุดของ
การเคลื่อนไหวที่จะกลับมาใช้และเทคนิคในการปรับตัวเข้ากับการเคลื่อนไหวที่จะ
ตอบสนองความต้องการใหม่ ข้อ จำกัด ของวิธีการนี้มาจาก
สององค์ประกอบของห้องสมุดของการเคลื่อนไหวพร้อมที่จะ
ปรับตัวและคุณภาพของเครื่องมือที่มีอยู่สำหรับ
การปรับการเคลื่อนไหว.
ในการตั้งค่าการทำงานมีจริงๆไม่มีทางเลือก
สำหรับการจับภาพการเคลื่อนไหว สำหรับการผลิตแบบ off-line เคลื่อนไหว
จับต้องให้ประโยชน์มากกว่าอื่น ๆ ที่มี
วิธีการ เพื่อที่จะเป็นทางเลือกที่ทำงานได้เคลื่อนไหว
จับต้องให้มีคุณภาพเพียงพอในการให้บริการ
ทั้งในแง่ของคุณภาพของการเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นใน
ช่วง ตัวอย่างเช่นถ้าจับการเคลื่อนไหวไม่ได้ให้
ความคมชัดเพียงพอที่จะแยกแยะความแตกต่าง
ระหว่างนักแสดงที่แตกต่างกันการเคลื่อนไหวมาตรฐานจาก
ฐานข้อมูลอาจจะเพียงพอ หรือถ้าจับการเคลื่อนไหว
ระบบเท่านั้นที่สามารถจับภาพช่วง จำกัด ของการเคลื่อนไหว
ในช่วงนี้อาจได้รับการคุ้มครองจากห้องสมุด ที่มีอยู่
วิธีการสร้างการเคลื่อนไหวที่กำหนดมาตรฐานสูงที่
. เครื่องมือใหม่ที่จะต้องตอบสนอง
การจับภาพเคลื่อนไหวสำหรับนิเมชั่น
ขั้นตอนในการสร้างภาพเคลื่อนไหวจากการสังเกตคือ:
1 วางแผนจับการเคลื่อนไหวยิงและต่อมา
การผลิต การวางแผนที่ดีเป็นสิ่งสำคัญที่น่าอัศจรรย์ใจ
ที่จะทำให้การเคลื่อนไหวการจับภาพการทำงานในทางปฏิบัติ [Kines].
2 จับภาพการเคลื่อนไหว.
3 ทำความสะอาดข้อมูล.
4 แก้ไขการเคลื่อนไหว.
5 แผนที่การเคลื่อนไหวของตัวละครเคลื่อนไหว.
ลำดับขั้นตอนที่ 4 และ 5 จะแตกต่างกันมักจะขึ้นอยู่
กับเครื่องมือ บางครั้งขั้นตอนเหล่านี้เป็นจริง
ซ้ำ.
- 3 -
ในขณะที่การผลิตท่อให้โอกาส
ในการแก้ไขปัญหาที่สร้างขึ้นในขั้นตอนก่อนหน้านี้ก็ยังหมายถึง
ว่าปัญหาเหล่านี้ก่อให้เกิดการทำงานเพิ่มเติมในภายหลัง.
ดังนั้นเราจึงชอบจับการเคลื่อนไหวที่จะมีปัญหา
ที่ระบุได้อย่างง่ายดาย ในขั้นตอนต่อมามากกว่าที่จะมี
น้อย แต่ยากที่จะแก้ไขปัญหา.
จับการเคลื่อนไหว
หลากหลายของวิธีการได้รับการใช้ประสบความสำเร็จในการ
"จับ" เคลื่อนไหว ในระดับหนึ่งเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นจริง
สำหรับการตรวจจับและบันทึก perf บุคคล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพเคลื่อนไหวจากการสังเกต : จับภาพเคลื่อนไหวและตัดต่อ gleicher

ไมเคิลมหาวิทยาลัยวิสคอนซินเมดิสัน
เคลื่อนไหว ภาพเคลื่อนไหวเป็นรูปแบบศิลปะเฉพาะด้าน :
ให้ผู้สร้าง ด้วยการควบคุมทั้ง
ลักษณะและการเคลื่อนที่ของวัตถุและตัวละคร

นี้จะช่วยให้ศิลปินอิสระอย่างมาก ซึ่ง
เมื่อใช้ดี สามารถสร้างผลงานที่มีผลกระทบอย่างมาก

เสรีภาพนี้ อย่างไรก็ตามก็กลายเป็นคำสาปแช่ง :
ในขณะที่ทุกอย่างสามารถควบคุมได้ ทุกอย่างต้อง
ควบคุม การควบคุมการเคลื่อนที่ของวัตถุเป็น
ยาก ต้องใช้ทักษะและแรงงาน
ตั้งแต่วันแรกสุดของรูปแบบศิลปะ [ Lutz ] , แอนิเมชั่
สังเกตการเคลื่อนไหวของสิ่งมีชีวิตจริงเพื่อ
เพื่อสร้างภาพเคลื่อนไหวการเคลื่อนไหว บางครั้ง นี้เพียงแค่
ใช้เวลารูปแบบของศิลปินอย่างรอบคอบสังเกตธรรมชาติ
สำหรับแรงบันดาลใจ ก็คือกระบวนการในการถ่ายโอน
เคลื่อนไหวจากบันทึกของการเคลื่อนไหวไปยัง
วัตถุเคลื่อนไหว . กลไกแรกทำ
นี่คือโรโตสโคป เป็นอุปกรณ์ที่คาดว่ากรอบ
ฟิล์มลงบนของ Animator งานให้
Animator กับคู่มือสำหรับภาพวาดของพวกเขา .
คอมพิวเตอร์แอนิเมชันนำศักยภาพ
อัตโนมัติกระบวนการของการสร้างการเคลื่อนไหว
ภาพเคลื่อนไหวจากการสังเกตของวัตถุที่เคลื่อนไหวได้จริง แสง
เครื่องจักรกล หรือเซ็นเซอร์แม่เหล็กบันทึกการเคลื่อนไหว
ที่จากนั้นจะสามารถโอนไปยังตัวอักษรเคลื่อนไหว .
กระบวนการนี้โดยทั่วไปเรียกว่าจับการเคลื่อนไหว
ถึงแม้ว่าการกระทำของ " จับการเคลื่อนไหว " เป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของการสร้างภาพเคลื่อนไหว

สังเกตจากของจริงเคลื่อนไหว .
บทความนี้พยายามที่จะให้ ภาพรวมของ
กระบวนการของการสร้างภาพเคลื่อนไหวเคลื่อนไหวจากการสังเกต
ย้ายวัตถุจริง และ การอภิปราย ที่มีศักยภาพสำหรับ
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ช่วยนี้ มุมมองของฉันอยู่ที่ความต้องการของกระบวนการทั้งหมด

ขั้นตอนสร้างความต้องการในแต่ละคน ว่า การจับการเคลื่อนไหวสำหรับภาพเคลื่อนไหว
มีประโยชน์มากที่สุดเมื่อใช้ข้อมูลนั้น รวมทั้ง
การทำแผนที่และการแก้ไข ถือว่า งาน
การสร้างแอนิเมชันมีความต้องการเฉพาะ และโดยเฉพาะการพิจารณาความต้องการเหล่านี้

วิธีสามารถจับภาพเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสร้างการเคลื่อนไหว
บทความนี้จะจัดดังนี้ เราเริ่มต้นด้วยการใช้

การจับการเคลื่อนไหวเพื่อสร้างการเคลื่อนไหวภาพเคลื่อนไหวและดูทางเลือก . เรา
แล้วพิจารณากระบวนการทั้งหมดของการสร้าง Animation
จากจับภาพเคลื่อนไหวและพิจารณาบางส่วนของขั้นตอนเหล่านี้
ในรายละเอียด โดยเฉพาะ เราศึกษาเทคโนโลยีปัจจุบัน
ปัญหาการจับและในการทำงานกับ
ข้อมูลการเคลื่อนไหว เราสรุปโดยพูดถึง
โอกาสวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ในกระบวนการ .
ภายในชุมชน ภาพเคลื่อนไหว มีอดีต

และความตึงเครียดระหว่างแสดงช่างจับภาพเคลื่อนไหว / ผู้ใช้ [ เพิ่มเติม ]
แรงนี้มาจากหลายปัจจัยบางส่วนของพวกเขาจริงและบางส่วนของพวกเขา
รับรู้ สองแหล่งที่มาหลักของแรงนี้มีความคาดหวังที่ไม่สมจริงเกี่ยวกับสิ่งที่จับภาพเคลื่อนไหว

( มันสามารถทำโดยอัตโนมัติสามารถสร้างการเคลื่อนไหวที่
displaces นิเมชั่น ) และการพัฒนาเทคโนโลยีจับภาพเคลื่อนไหวได้

ถือว่าใช้ข้อมูลไปแสดงด้วยข้อมูลที่ยาก

จับการเคลื่อนไหวและการจัดการกับ ภาพเคลื่อนไหวจาก