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3Dモーションキャプチャーシステムさまざまな種類の機械的モーション キャプチャ、音響的モーション キャプチャ、電磁的モーション キャプチャ、光学式モーションキャプチャー、慣性モーション キャプチャ。現在市場で主流の 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。
その他の一般的な製造技術には、写真スキャン技術、錬金術、シミュレーションなどが含まれます。
光学式モーションキャプチャー。コンピュータ ビジョンの原理に基づく一般的な光学式モーション キャプチャのほとんどは、マーカー ポイント ベースのモーション キャプチャと非マーカー ポイント ベースのモーション キャプチャに分類できます。マーカー ポイント ベースのモーション キャプチャでは、ターゲット オブジェクトの主要な位置に一般にマーカー ポイントと呼ばれる反射ポイントを取り付ける必要があり、高速赤外線カメラを使用してターゲット オブジェクト上の反射ポイントの軌跡をキャプチャすることで、空間内の対象物の動き。理論的には、空間内の点の場合、それが 2 台のカメラで同時に見える限り、現時点での空間内の点の位置は、2 台のカメラでキャプチャ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。同じ瞬間。
例えば、人体の動きを捉えるためには、人体の各関節や骨痕に反射球を取り付け、その反射点の動きの軌跡を赤外線高速カメラで捉え、解析・解析する必要がある場合が多い。それらを処理して空間内での人体の動きを復元し、人の姿勢を自動的に識別します。
近年、コンピュータサイエンスの発展に伴い、主に画像認識・解析技術を用いてコンピュータで撮影した画像を直接解析する非マーカーポイント手法が急速に発展している。この手法は環境干渉の影響を最も受けやすい手法であり、光、背景、オクルージョンなどの変数はすべてキャプチャ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 つのより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 (慣性測定ユニット、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結合された小さなモジュールにチップが統合されたパッケージであり、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ます。その後、コンピュータアルゴリズムによって分析され、人間の動作データに変換されます。
慣性キャプチャは主にリンク ポイント慣性センサー (IMU) に固定され、センサーの移動を通じて位置変化を計算するため、慣性キャプチャは外部環境の影響を受けにくいです。ただし、結果を比較すると、慣性キャプチャの精度は光学キャプチャの精度ほど良くありません。