Details
| Title | Система генерации паттернов движения человекоподобного персонажа на основе неразмеченных видеофрагментов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения» = Movement pattern generation system for humanoid character based on unmarked video clips |
|---|---|
| Creators | Карпушкина Ольга Антоновна |
| Scientific adviser | Никитин Кирилл Вячеславович |
| Other creators | Нестеров Сергей Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2021 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | синтезирование движения ; оценка позы ; искусственные нейронные сети ; анимация ; blender ; motion synthesis ; pose estimation ; artificial neural networks ; animation |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 09.03.01 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Links | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-720 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\11887 |
| Record create date | 6/30/2021 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Данная работа посвящена исследованию возможных способов экспортирования трехмерных координат позы человека из видеофрагмента в анимационный файл. Значимым ограничением при решении данной задачи является то, что в качестве входных данных должен использоваться монокулярный видео ролик. Для разработки системы сначала была изучена предметная область анимации движения. Это позволило обрести представление о подходах и методах, которые используются сегодня разработчиками и исследователями. После перехода на стадию реализации для каждого этапа был рассмотрен возможный инструментарий и выбран наиболее подходящий. Заключительная часть работы включает в себя разработку скрипта анимации и ручное тестирование полученной системы. Данная работа посвящена исследованию возможных способов экспортирования трехмерных координат позы человека из видеофрагмента в анимационный файл. Значимым ограничением при решении данной задачи является то, что в качестве входных данных должен использоваться монокулярный видео ролик. Для разработки системы сначала была изучена предметная область анимации движения. Это позволило обрести представление о подходах и методах, которые используются сегодня разработчиками и исследователями. После перехода на стадию реализации для каждого этапа был рассмотрен возможный инструментарий и выбран наиболее подходящий. Заключительная часть работы включает в себя разработку скрипта анимации и ручное тестирование полученной системы.
This work is aimed at researching the field of 3D human pose estimation and finding better way to export estimated pose into an animation file. One of the main constraint here is the format of the input data. It has to be a monocular video. At first, the field of human pose estimation was studied. It helped to gain an understanding of the approaches and methods that are used nowdays by developers and researchers. Secondly, for each stage of the system’s lifecycle the available tools was studied and the appropriate one was selected. The final part of the work includes the development of the animation script and manual testing of the pattern generation system. This work is aimed at researching the field of 3D human pose estimation and finding better way to export estimated pose into an animation file. One of the main constraint here is the format of the input data. It has to be a monocular video. At first, the field of human pose estimation was studied. It helped to gain an understanding of the approaches and methods that are used nowdays by developers and researchers. Secondly, for each stage of the system's lifecycle the available tools was studied and the appropriate one was selected. The final part of the work includes the development of the animation script and manual testing of the pattern generation system.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. Обзор предметной области
- 1.1. Анимация движений
- 1.2. Классификация задач анимации движения
- 1.2.1. Захват движения
- 1.2.2. Редактирование движения
- 1.2.3. Синтезирование движения
- 1.2.4. Поиск движения
- 1.3. Общая модель человеческого скелета
- 1.4. Синтезирование движения
- 1.4.1. Общий подход к решению задачи
- 1.4.2. Ручные методы
- 1.4.3. Методы, основанные на физических законах
- 1.4.4. Методы на основе технологии захвата движений
- 1.5. Синтез движения на основе видео
- 1.5.1. Технологии определения позы человека
- 1.6. Выводы
- 2. Разработка подхода к решению задачи
- 2.1. Общее описание системы
- 2.2. Использование моделей ИНС
- 2.3. Архитектуры используемых моделей ИНС
- 2.3.1. Модель на основе Mask R-CNN
- 2.3.2. VideoPose3D
- 2.4. Анализ используемой модели человеческого скелета
- 2.5. Перспективы применения
- 2.6. Выводы
- 3. Реализация
- 3.1. Используемые инструменты
- 3.2. Предобработка входного видео
- 3.3. Получение координат поз
- 3.3.1. Определение двумерных поз по видео
- 3.3.2. Получение трехмерных поз
- 3.4. Анимация
- 3.4.1. Предобработка координат и создание позы
- 3.4.2. Добавление empty-объектов
- 3.4.3. Задание ограничений
- 3.4.4. Анимирование суставных соединений
- 3.5. Исследование работы модели и анализ результатов
- 3.6. Выводы
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ЛИСТИНГИ
- ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ТАБЛИЦА СРАВНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ИНС