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Ubisoft、光学式モーションキャプチャで取得したデータのエラーをニューラルネットワークを用いて修正する手法を発表

Ubisoftの研究者は、ニューラルネットワークを用いて、光学式モーションキャプチャで取得したRawデータのエラーを自動で修正する手法を発表しました。

論文:Robust Solving of Optical Motion Capture Data by Denoising
著者:Daniel Holden


(左:未処理のデータ。中央:本提案手法で処理した出力結果。右:手動で処理した結果。)

光学式モーションキャプチャとは、反射マーカと光学式カメラを用いて動作を計測するシステムです。得てして、処理できるデータのスループットが制限されているためエラーが生じます。本稿は、そんなエラーを手動ではなく、機械学習を用いて自動で修正する手法を提案します。

本提案手法は、モーションキャプチャデータの大規模なデータベースを用いて、隠れたマーカ、誤ラベルが付いたマーカ、マーカのノイズを含むマーカデータに現れるエラーをエミュレートするように設計された機能を用いてニューラルネットワークで訓練し、自動化パイプラインを構築します。

これらのことで、マーカデータの手動修正を排除し、自動化により、既存のシステムよりも高いデータスループットを達成します。