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3Dモーションキャプチャシステム機械式モーションキャプチャ、音響式モーションキャプチャ、電磁式モーションキャプチャの異なるタイプの原理に従って、3次元空間機器における物体の動きの包括的な記録です。光学式モーションキャプチャ、慣性モーションキャプチャです。現在市場で主流となっている3次元モーションキャプチャデバイスは、主に後者の2つの技術です。
その他の一般的な制作技術としては、写真スキャン技術、錬金術、シミュレーションなどがあります。
光学式モーションキャプチャー。一般的な光学式モーションキャプチャコンピュータビジョンの原理に基づくモーションキャプチャは、マーカーポイントベースと非マーカーポイントベースの2つに分けられます。マーカーポイントベースのモーションキャプチャでは、対象物体の主要な位置に反射点（一般にマーカーポイントと呼ばれる）を取り付け、高速赤外線カメラを使用して対象物体上の反射点の軌跡を捉えることで、空間における対象物体の動きを反映します。理論的には、空間内の点が2台のカメラで同時に視認できる限り、その瞬間の空間内の点の位置は、2台のカメラで同時に撮影された画像とカメラパラメータに基づいて決定できます。
例えば、人体の動きを捉えるには、人体の各関節や骨の部分に反射球を取り付け、赤外線高速カメラで反射点の動きの軌跡を捉え、その後、分析・処理することで空間内での人体の動きを復元し、自動的に人体の姿勢を識別する必要があることが多い。
近年、コンピュータサイエンスの発展に伴い、非マーカーポイントという新たな技術が急速に発展しています。この手法は主に画像認識・分析技術を用いて、コンピュータで撮影した画像を直接分析します。この技術は環境干渉の影響を受けやすく、光、背景、遮蔽などの変数が撮影効果に大きな影響を与える可能性があります。
慣性モーションキャプチャ
もう 1 つの一般的なモーション キャプチャ システムは、慣性センサー (慣性計測ユニット、IMU) モーション キャプチャに基づいています。これは、体のさまざまな部分に取り付けられた小さなモジュールに統合されたチップ パッケージであり、人間のリンクの空間的な動きがチップによって記録され、後でコンピューター アルゴリズムによって分析されて、人間のモーション データに変換されます。
慣性捕捉は主にリンクポイントの慣性センサー（IMU）に固定されており、センサーの動きを通して位置変化を計算するため、外部環境の影響を受けにくい。しかし、結果を比較すると、慣性捕捉の精度は光学捕捉ほど高くない。