는 그림 1 시스템에 대해 자세히 설명합니다. 여기서 사용하기 때문에 강성 구조는 운동도 같은 지지 구조의 흔적이고, 상대의 흔적에서 오는 위치는 보잘것없는 상대다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 강성, 강성, 강성, 강성, 강성, 강성, 강성, 강성) 또한, 반 강체 구조 중 하나는 동일한 지지 구조의 흔적을 허용하는 것입니다. themovement, 그러나 모션은 미리 결정된 범위로 크게 제한됩니다. 재료 유형, 지원 구조 및 지원 구조의 힘 적용, 운동 간 상표량 등 몇 가지 요소를 기반으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용 중인 재질 및 시공 방법에 따라 강성의 적절한 수준에 대한 thedisclosed 기술 지원 구조를 보여주는 "강성" 또는 "반강성" 으로 적합할 수 있습니다. 또한 양복에 첨부된 밴드도 강성 또는 반강성 지지 구조를 받을 수 있다. < P > 일부 구축 사례에서는 지원 구조에 있는 상표 로고의 간격이 아래에 자세히 설명될 수 있으므로 간격을 미리 알 필요가 없습니다. 이 시스템은 하나 이상의 카메라에 대한 지원 구조의 trackdifferent 플래그를 사용할 수 있습니다. 이러한 표시는 예상 지원 구조 (예: 3D 공간에서 시간의 위치 및 방향을 통과하는 동작) 에 사용할 수 있습니다. 지원되는 각 구조는 엄격한 지식 (또는 반강성) 으로, beused 가 아래에서 논의할 수 있는 추정 과정이며, 단일 카메라에서 재건된 의안에 도움이 될 수 있습니다. < P > 일부 구현에서는 고대비 소재를 표시하거나 밝은 발광 다이오드 (LED) 발광 소재를 선택하여 어둠 속에서 볼 수 있습니다. 이러한 조명 품질은 카메라 capturethe 오브젝트의 상표를 빛이 부족하거나 어두운 조건에서 두드러지게 할 수 있습니다. 예를 들어, 조명이 풍부한 영역에서 그림자 영역까지 걸어갈 수 있는 배우를 촬영하고 있습니다. 그림자 영역으로의 운동은 배우의 로고가 포착될 수 있지만 themarks 가 빛을 발하거나 빛을 발하기 때문이다. < P > 작업 중 하나 이상의 카메라가 기록한 의안 시퀀스를 가질 수 있으며 테이프 또는 디스크 스토리지 장치와 같은 3D 스캐너 이미지를 저장하여 처리할 수 있습니다. 또한 3D 스캐너 이미지를 가공 장치로 직접 전송하여 inreal 시간 또는 거의 실시간에 도달할 수 있습니다. < P > 운영자 또는 알고리즘 계산 (예: 카메라의 뷰 필드 카메라 위치 및 시각적 특성, 렌즈 왜곡 및 방향, 시퀀스 기록) 예를 들어, 알고리즘은 숫자, 인식 및 위치, 카메라가 촬영한 흔적과 관련된 카메라 theposition 과 같은 충분한 로고와 정보의 흔적을 얻을 수 있습니다. < P > 그림 2 는 추적되는 기본 객체의 구조 마크의 관계를 계산하기 위해 동작 캡처 데이터 프레임을 처리하는 2 가지 방법의 예를 보여 주는 순서도를 보여 줍니다. 그림과 같이 구현 2 에서 지지 구조는 가상 골격 구조 모델 골격을 생성하는 오브젝트, 22 단계에서 와이어링하는 것과 같은 가상 구조입니다. 예를 들어, 지원 구조는 배우의 팔을 둘러싸고 있는 밴드일 수 있습니다. Bandcan 은 원형이며 3D 공간에서 X, Y, Z 축 정의를 차지합니다. 링의 x, y, z 축 값에 대한 오브젝트 공간의 점 (예: X = Y = Z = ) 은 밴드의 형상 중심입니다. 일부 구현 사례에서 이 geometriccenter 는 가상 팔 뼈의 형상 중심을 크게 조준할 수 있습니다. 다른 구현 사례에서는 형상 중심의 가상 팔 뼈가 고리의 형상 중심을 상쇄할 수 있습니다. < P > 카메라 캡처 또는 기록은 24 단계와 같이 지지 구조와 녹음이 마크가 나타나는 위치를 식별하는 데 사용됨을 나타냅니다. 알고리즘은 하나 이상의 빛의 흔적을 계산할 수 있으며, 하나 또는 morecameras 에서 하나 이상의 레코드를 통해 연장이 표시됩니다 (26 단계 참조). 예를 들어, 알고리즘은 두 빛의 흔적을 계산할 수 있습니다. 이 두 광선의 흔적은 첫 번째 레코드 표시와 두 번째 레코드 표시를 각각 단일 카메라 뷰에서 연장할 수 있습니다. < P > 가능한 지지 구조, 이 구조의 태그 간 거리, 구조의 강성, 형상 구조의 정보 시스템 (아래에서 자세히 설명) 또는 A 사용자 입력. 이 정보는 구성 설명 구조의 흔적을 정의하거나 발생할 수 있습니다. 구성 정보를 쉽게 설명하기 위해 여기에 설명된 것은 3D 공간에서 가상으로 지원되는 구조입니다. < P > 현재 가상 골격 구조의 3D 방향을 가상 지원 구조에 맞추는 3D 광선 추적을 추정하는 알고리즘입니다 (21 단계 참조). 최대 우도 추정이나 Levenberg Makuat 을 사용하는 휴리스틱 오차 함수의 비선형 최소화와 같은 여러 가지 다른 유형의 ofsolving 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘의 솔루션은 가상 지원 구조의 흔적을 3 차원으로 옮기고 3D 레이 마크에 엎드린다. 정렬된 후 가상 골격 구조의 전류 방향은 가상 지지 구조에 상당한 고정 관계, 해당 가상 골격 구조의 방향이 있기 때문에 알려져 있습니다. < P > 일부 구현 사례에서는 두 개 이상의 카메라가 동일한 상표를 여러 번 관찰할 수 있습니다. 정렬 알고리즘에서는 추가 레코드 각 마커를 계산 해결을 위한 추가 구속 위치로 사용할 수 있습니다. 상표 Ona 지지 구조가 카메라에 의해 캡처되지 않은 경우 다른 지원 구조의 표시를 관찰하여 캡처되지 않은 지지 구조의 위치를 추정하거나 최소한 공간 영역을 제한할 수 있습니다. 예를 들어, structurearound 와 배우를 지원하는 팔꿈치는 보이지 않을 수 있지만, 한 배우의 손목 주변 지원 구조가 보일 수 있습니다. 가상 손목뼈 손목 지지 구조에 해당하는 위치는 위에서 설명한 대로 계산될 수 있습니다. 가상 손목 뼈의 입장은 잘 알려져 있기 때문에, 팔꿈치지지 구조에 해당하는 가상 팔꿈치 뼈는 제한된 면적으로 제한될 수 있습니다. 이 제약 조건은 cansubstantially 가 정의한 물리적 구조의 배우 (배우의 골격이 팔꿈치에서 손목까지 연결되는 길이 포함) 인 오브젝트의 모션 모델을 기반으로 할 수 있습니다. 물체의 운동 모델은 아래에서 자세히 논의한다. < P > 이러한 추정 범위 또는 가상 뼈 구조의 3 차원 위치를 감안하여 기본 객체의 의안을 예측할 수 있습니다. 태그 중 하나에서 위치를 추정하는 데 사용되지 않을 수 있는 동작 (예: 일부 부분은 카메라 notobserved), 하나 이상의 오브젝트의 물리적 특성 (예: 모션 범위 내 배우의 다리 자연 제한) 은 해당 상표의 가장 가능성이 높은 위치 (따라서 오브젝트의 모션) 를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 가상 골격 구조와 알려진 3D 위치 및 추정치, 가상에서 < P > 선택 사항으로, 정렬 표시를 해결하는 데 사용되는 알려진 구성 및 광선 추적 알고리즘을 추가로 제한하기 위해 28 단계에 표시된 개체의 모션 모형에 액세스할 수 있습니다. 한 물체의 운동 모형은 substantiallydefine 의 기본 객체의 의안을 할 수 있다. 물체의 질량과 연결의 속성, 동작 범위, 속도 및 가속도를 기준으로 이전에 캡처된 모션 정보 theobject 를 추론할 수 있는 특정 사람의 체질입니다. 예를 들어, 여러 카메라와 전통적인 동작 캡처 장치 캡처는 배우의 동작과 삼각형을 배우의 백구 위치, 한 배우의 골격 길이 및 일반적인 모션 범위에 기록합니다. Thecaptured 의안은 모델, 배우를 도출하는 데 사용될 수 있다. < P > 캡처된 3D 스캐너 이미지 데이터 프레임 처리 후 2 방법은 212 단계에서 볼 수 있는 것처럼 데이터를 처리할 프레임이 더 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 프레임이 더 많은 경우 이 메서드는 22 단계로 돌아갑니다. 그렇지 않으면 이 메서드는 mayend 입니다. < P > 그림 1 은 동작 캡처 시스템 1 의 예를 보여 주는 그림입니다. 그림과 같이. 1 예를 들어, 1 시스템에는 지원 구조의 11 호와 각 지원 structure11 에 첨부된 112 가 포함되어 있습니다. < P > 이 경우 11 의 지원 구조는 배우 114, 래핑된 원통형 밴드와 같은 기본 개체를 중심으로 구현됩니다. 일부 구현 사례에서 11 의 지원 구조는 강성이며 구부릴 수 없습니다 (예: 상대 정밀도/정밀한 카메라 및/또는 동작 캡처 프로그램). 또한 구조 11 반강성을 지원할 수 있으며 제한된 방식으로 구부릴 수 있습니다. < P > 또한 지원 구조 11 은 서로 크게 대비되는 일련의 색상과 같이 원하는 수의 색상을 가질 수 있습니다. 반얀. 1 의 경우, 각 지원 구조 11 에 대한 일련의 번갈아 가는 검은색 andwhite 광장 지역입니다.
112 의 태그는 반대로 한 쌍의 인접한 태그 112 가 고정 또는 반고정 거리로 서로 분리될 수 있도록 지원 구조 11 에 연결되어 있습니다. 축을 따라 있는 지지 구조 11 은 throughthe 플래그로 측정됩니다. 한 쌍당 112 개의 인접한 표시가 반대로 같은 거리로 분리될 수 있다. 예를 들어, 로고 112 는 11 지원 구조를 형성하여 상표 112 를 균일한 간격으로 만들 수 있습니다. 일부 구현에서는 donot 요구 사항이 균일하게 분산되어야 한다는 표시가 있지만, 크게 변하지 않는 다른 표지판이 있을 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) < P > 강성 지지 구조 11 이 활용되고 인접한 두 상표 112 사이의 거리가 크게 고정될 수 있습니다. 따라서 기본 오브젝트가 한 위치인 toanother 위치에서 114 만큼 이동할 때 거리는 그대로 유지됩니다. < P > 는 반강성 지지 구조 11 을 이용하는 경우 인접한 두 상표 112 사이의 거리가 고정되지 않고 제한된 범위 내에서 다를 수 있습니다. 따라서 기본 오브젝트 114moves 가 한 위치에서 다른 위치로 이동할 때 거리가 일정 범위 내에 있을 수 있습니다. 예를 들어 인접한 두 개의 반강성 지지 구조 11 의 112 마크 사이의 거리는 11 의 구조가 구부러지거나 왜곡될 수 있기 때문에 다를 수 있습니다. 일부 구현 사례에서는 지원 구조를 적용하는 하나 이상의 힘 possiblevariation 양이 시스템의 1 마커 사이의 관찰 거리를 측정하고 입력하여 발생할 수 있는 변화를 보완합니다. 따라서 반강성 지원 멤버는 재질 지원 회원국의 방향과 단계 멤버의 힘 (예: 변수, 직위 themarks 112 운동) 에 따라 제한된 범위로 제한될 수 있습니다. < P > 또한 112 는 하나 이상의 형상을 가질 수 있음을 나타냅니다. 예를 들어, 112 는 원, 삼각형, 사각형 또는 직사각형과 함께 구현될 수 있음을 나타냅니다. 그림 1 의 예에서 각 상표 112 는 동일한 기하학적 모양을 가지며 andis 구현은 점으로 구현됩니다. < P > 하나 이상의 모양을 제외하고 112 는 색상, 큰 대비 (예: 4:1 의 대비) 와 같은 하나 이상의 색상을 가질 수 있음을 나타내는 지지 구조 11 의 색상입니다. 그림 1 의 예는 112have 가 번갈아 대비되는 일련의 색상 (흰색과 검은색), 반대편 대체 대비 색상 (검은색과 흰색) 을 나타내는 지지 구조 11 시리즈입니다. < P > 또한 일부 구현 시나리오에서는 112 를 구현할 수 있는 대비 (예: 검은색과 흰색) 를 나타내는 선이 있습니다. 비교선 사용은 112 의 장점 중 하나로, 이 생산 라인을 사용하여 술집 코드 화이트 (codewhich) 를 형성할 수 있고, 반대로 로고 112 를 고유하게 식별할 수 있다는 점이다. 예를 들어, 컴퓨터 124 지수의 관련성, 특히 상표의 관찰 바코드를 포함할 수 있습니다. 바코드가 카메라에 의해 촬영된 경우 이 지수는 지정된 코드로 identifywhich 플래그에 액세스할 수 있습니다 (예: 식별 마커는 왼쪽 팔꿈치 안쪽 팔꿈치 지지 구조에 위치할 수 있는 태그). < P > 또한 112 는 발광 재료를 덮거나 구성할 수 있으며, 112 마크와 같은 자체 발광이 가능하며 발광 다이오드 (LED) 를 사용합니다. 예를 들어, 적외선, 자체 조명 플래그 112 는 ITIS 가 완전히 검게 되어 조명 조건에서 불변성을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. < P > 따라서 발광이나 반짝이는 표지판은 밤에 한 라이브 공연의 동작 캡쳐에 도움이 될 수도 있고, 더 흔한 것은 배우가 짙은 그림자를 타고 빛으로 변하는 것이다. 또는 배우가 어두운 영역 대표 사이의 문자 수를 나타내고 조명 영역이 됩니다. < P > 는 112 평면 및 지지 구조 11, 지지 구조 11 또는 둘 다와 함께 사용할 수 있는 비평면 (예: 돌출) 을 나타냅니다. 반얀. 각 상표 112 1 의 예는 동일한 평면에 있는 지지 구조 11 의 한 점인 thatlies 를 구현합니다. 또한 개별 상표 116 과 무관한 지원 구조 11 을 모두 사용할 수 있습니다. < P > 지원 구조 11 과 112 마크 외에 1 시스템에는 하나 이상의 기능이 포함되어 있습니까? 카메라 12 의안은 3D 스캐너 이미지를 캡처하여 112 가 배우 114 로 일련의 동작을 수행한다는 것을 상징한다. 또한 1 시스템에는 astorage 중형 122 가 카메라 12 카메라 12 에 연결된 3D 스캐너 이미지가 디지털 기록을 위해 포함되어 있습니다.
1 시스템에는 스토리지 미디어 122 에 연결된 컴퓨터 124 대도 포함되어 있습니다. 124 컴퓨터는 아래에서 더 자세히 설명되기 때문에 112 프레임에서 프레임까지의 모션을 나타내는 extractthe 기본 오브젝트 (예: 배우) 의 모션을 추적하는 동작 캡처 프로그램을 실행할 수 있습니다. < P > 작업에서 하나 이상의 카메라 12 주위에 배우 114 를 배치합니다. 114 배우, 반대로 검은색 스키니 바지를 입고 구조 11 을 각지에 배치한 114 배우의 몸이 뼈를 회복하는 의안배우 114 를 지지한다. 또 116 명의 마크를 배우의 가슴과 등에 직접 놓을 수 있다. (지원 구조 11 은 교체가 가능합니다-제외-배우의 가슴 주위에 놓을 수 있습니다. ) < P > 모든 상표 112 는 11 의 지지 구조에 위치하며 을 포함하여 각 카메라를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 지원 구조 11 은 각 카메라 뷰에서 완전히 보이는 3 분 112 를 가질 수 있습니다. 또 다른 예로, asingle 플래그 112 만 카메라 뷰에서 볼 수 있습니다. 일부 구현 사례에서는 카메라 12 이 없어 112 와 같은 상표를 필요로 하며 배우의 가상 골격 구조로 재건하는 의안이 있다. < P > 시스템 1 이 설정되면 배우 114 가 일련의 동작을 수행할 수 있습니다. 11 의 지원 구조에 허용되는 태그 112 ~ 114 는 배우 및 서로 크게 고정된 관계를 가지고 있습니다. 일부 실시 사례에서 배우 114 가 움직이면 themarks 112 는 112 하드 애드온 114 시의 운동을 크게 표시했지만. < P > 지원 구조 11 112 마크의 변경 사항, 12 카메라 캡처, 디지털 기록 스토리지 미디어 122. 기록된 데이터는 컴퓨터 124 에서 동작 캡처 프로그램을 사용하여 처리할 수 있습니다.
앞에서 설명한 대로 그림. 2 는 파생 오브젝트의 가상 골격 구조의 방향이 모션 캡처 데이터 프레임을 처리하는 방법의 2 예를 보여 주는 순서도를 보여 줍니다. 추적 오브젝트의 골격 구조와 프레임 간 모션을 결합한 처리 프레임 generatesinformation. < P > 그림 3 은 3 가지 방법으로 계산된 각 프레임 지지 구조의 각 가상 구조 위치의 예를 보여 주는 순서도를 보여 줍니다. 방법 3 3 31 카메라 뷰 issele