Dissertação de Mestrado
Nome: Rodolfo Luis Tonoli
Instituição: Unicamp - Universidade Estadual de Campinas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenhaia Elétrica - Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Orientadores: Paula Dornhofer Paro Costa, José Mario De Martino
Ano: 2019
Ano: 2019
País: Brasil
Resumo
Dentre as aplicações da tecnologia de captura de movimentos, está a gravação de movimentos de um ser humano para animação de personagens virtuais. Esta tecnologia permite gerar animações realistas, capazes de reproduzir a dinâmica dos movimentos de uma pessoa real. Porém, o processo de transferência do movimento para um personagem virtual, chamado retargeting de movimento, pode resultar em distorções quando o ator e o personagem têm proporções corporais distintas. Essas distorções podem gerar artefatos na animação, como auto-penetração e poses incorretas, causando estranhamento e percepção distorcida do movimento. Este trabalho propõe a transferência dos dados da captura de movimento para um personagem 3D, preservando a relação espacial das mãos com a superfície do corpo. Este processo garante a interação das mãos com a superfície do corpo, como cobrir os olhos ou a boca. As superfícies do corpo do ator e do personagem virtual são calibradas em um processo semiautomático. Uma malha composta por triângulos é construída para representar cada superfície corporal e os membros, braços, antebraços, coxas, e pernas, são modelados por cápsulas. No movimento capturado, as distâncias entre as mãos e pés até os componentes da superfície, triângulos e cápsulas, são normalizadas pelas proporções corporais do ator. Então, as proporções corporais e superfície corporal do personagem virtual são utilizadas para calcular a posição de seus pés e suas mãos. A pose do personagem é ajustada por cinemática inversa para cada frame da animação. Para avaliar o método implementado, foi aplicada uma avaliação perceptual de movimentos registrados através de captura de movimentos. Foi apresentado três estímulos para participantes voluntários: vídeos gravados do ator durante a captura de movimentos; e dois personagens 3D executando os movimentos, um com movimentos resultantes do processo implementado e o outro não. Os participantes deveriam responder qual personagem animado executou os movimentos mais parecido com aqueles do vídeo. Os resultados indicam que o processo de retargeting implementado contribuiu para um maior videorrealismo das animações gravadas por captura de movimentos ao preservar a interação das mãos com a superfície do corpo. Dentre as contribuições deste trabalho, está a transferência automática de movimentos capturados de seres humanos para personagens digitais com diferentes proporções e formatos corporais.
Palavras-chave: Animação por computador, Avatares, Computação gráfica, Movimento corporal, Análise de movimento, Dissertação.
Abstract
One application of motion capture technology is the recording of the movement of a human being to animate virtual characters. This technology allows the production of realistic animations, able to reproduce the dynamics of a real person's movement. However, the process of transferring the movement to a virtual character, called motion retargeting, can cause distortions when the performer and the character have different body proportions. These distortions may generate artifacts in the animation, such as self-penetration and ill-conditioned poses, that cause strangeness and hinder movement perception. This work proposes the motion retargeting of motion capture data to 3D characters preserving the hands' spatial relationship with the body surface. This process ensures the hands' interaction with the body surface, such as covering the eyes or mouth. The body surfaces of the actor and the virtual character are calibrated in a semi-automatic process. A mesh composed with triangles is constructed to represent each body surface and the limbs, upper and lower arms and legs, are modeled as capsules. For the captured motion, the distance of the hands and feet to the performer's body surface components, i.e., triangles and capsules, are normalized by the body proportions. Then, the virtual character's body proportions and body surface are used to compute its hands and feet positions. The character pose is adjusted by inverse kinematics for each frame of the animation. To evaluate the implemented method, a perceptual evaluation of recorded movements through motion capture was conducted. Participants were presented to three stimuli: video recordings of the performer during the motion capture session; and two 3D characters performing the motions, one had motions retargeted through the implemented method, and the other had not. Participants were asked which animated character performed the movements most similar to the ones in the videos. The results indicate that the implemented motion retargeting process improved the videorealism of animations recorded through motion capture by preserving the interaction of the hands with the body surface. Among the contributions of this work is the automatic retargeting of captured movements from human beings to digital characters with different body proportions and shapes.
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