: Form från mocap. MoSh beräknar kroppsform och poserar från standard mocap marköruppsättningar. Kroppar i lila uppskattas från 67 mocap markörer, medan skanningar i grönt fångas med en högupplöst 3D-kropp scanner. Split-färg kroppar jämföra formen uppskattas från glesa markörer med skanningar. MoSh behöver endast sparse mocap markördata för att skapa animationer (lila poserade kroppar) med en nivå av realism som är svår att uppnå med standard skelettbaserade mocap metoder. Markörbaserad rörelsefångst (mocap) kritiseras allmänt för att producera livlösa animationer. Vi hävdar att viktig information om kroppsytan rörelse finns i standard marköruppsättningar men går förlorad vid utvinning av ett skelett. Vi demonstrerar ett nytt tillvägagångssätt som kallas MoSh (Motion and Shape catch), som automatiskt extraherar denna detalj från mocap data. MoSh uppskattar kroppens form och poserar tillsammans med hjälp av glesa markördata genom att utnyttja en parametrisk modell av människokroppen. I motsats till tidigare arbete, MoSh löser för markör platser i förhållande till kroppen och uppskattar exakt kroppsform direkt från markörerna utan användning av 3D-scanning; Detta förvandlar effektivt ett mocap system till en ungefärlig kropp scanner. MoSh kan fånga mjukvävnad rörelser direkt från markörer genom att låta kroppen form varierar över tid. Vi utvärderar effekten av olika marköruppsättningar på pose och formnoggrannhet och föreslår en ny gles marköruppsättning för att fånga mjukvävnadsrörelse. Vi illustrerar MoSh genom att återvinna kroppsform, pose och mjukvävnad rörelse från arkival mocap data och använda detta för att producera animationer med subtilitet och realism. Vi visar också mjukvävnad rörelse retargeting till nya tecken och visar hur man förstorar 3D deformationer av mjuk vävnad för att skapa animationer med tilltalande överdrifter. - Vad är det för fel på dig?
Med denna parameteriserade modell, REF fånga form och rörelse av mänskliga kroppar från glesa markörer.
MoSh: motion and shape capture from sparse markers
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}