Motion Capturing

Wie digitale Wesen laufen lernen


Exposé Écrit pour un Séminaire / Cours, 2010

21 Pages, Note: 1,25


Extrait


Gliederung

1. Wie digitale Wesen laufen lernen...

2. Anfänge und Geschichtliches zum Motion Capturing

3. Digitalisierung von Charakteren

4. Motion Capturing
- Optische Systeme
- Magnetische Systeme
- Mechanische Systeme
- Akustische Systeme
- Bilderfassungssysteme

5. Weitere Einsatzbereiche des Motion Capturings

6. Avatar - Aufbruch nach Pandora

7. Schlusswort

8. Quellenverzeichnis

1. Wie digitale Wesen laufen lernen...

Meine Arbeit befasst sich mit dem sogenannten „Motion Capturing“, einer Methode, die, wie der Name schon sagt, dazu dient, Bewegungen (von Menschen oder Tieren) einzufangen und zu digitalisieren (engl. Motion = die Bewegung; to capture= einfangen).

Als ich vor einiger Zeit im Fernsehen ein Making Of zu James Camerons Film „Avatar - Aufbruch nach Pandora“ sah, war ich von der Technik, die bei den Dreharbeiten zu diesem Film zum Einsatz kam, fasziniert. „Avatar - Aufbruch nach Pandora“ sollte wenig später zum finanziell erfolgreichsten Film aller Zeiten, aufsteigen, was mich in meiner Themenwahl schlussendlich weiter bestärkte. Auf diesen besonderen Film werde ich deshalb auch gegen Ende meiner Arbeit noch genauer eingehen.

Nicht nur aus „Avatar“, sondern aus der heutigen Filmlandschaft insgesamt ist das Motion Capturing, oder kurz MoCap, nicht mehr wegzudenken. Virtuelle Charaktere spielen in zahlreichen Filmen die Hauptrolle. Ihre Bewegungsabläufe wirken dank dieses Verfahrens derart realistisch, dass sie von natürlichen Bewegungsabläufen nahezu nicht mehr zu unterscheiden sind. Selbst Gefühle und Charakterzüge können zum Beispiel durch verschiedene Gangarten besser dargestellt werden, denn das Laufen ist kein einfaches „einen Fuß vor den anderen setzen“, es ist ein hochkomplexer Bewegungsablauf und somit gewissermaßen ein Kriterium um eine Persönlichkeit besser einschätzen zu können. Dies ist wahrscheinlich einer der Gründe des großen Erfolgs solcher Systeme. Ein anderer ist bestimmt das weit gefächerte Einsatzgebiet solcher Systeme. MoCap wird nicht nur in der Filmbranche eingesetzt, sondern kommt ebenso bei zahlreichen Computerspielen zum Einsatz. Der Einsatzbereich ist nicht nur auf die Entertainmentbranche beschränkt, auch Ergonomieanalysen, wie zum Beispiel solche zum Einsteigen in ein Auto oder zur perfekten Platzierung des Schalthebels. Auch bei der Rehabilitation von Menschen die in ihrer Bewegungsfähigkeit eingeschränkt sind können MoCap-Systeme als Diagnosehilfe hinzugezogen werden. Sogar professionelle Golfspieler nutzen diese Technik, um kleinste Fehler in ihrem Schwung zu eliminieren und ihre Bewegungsabläufe zu perfektionieren. Prinzipiell kann alles was sich bewegt auch gecaptured werden, vom Golfspieler inklusive Schläger über die Requisite bis hin zum laufenden Ottomotor.

2. Anfänge und Geschichtliches zum Motion Capturing

Bereits Mitte des 19. Jahrhunderts hatte es sich Eadward Muybridge zum Ziel gesetzt Bewegungen von Tieren und Menschen zu analysieren. Einige Zeit später war er bereits zu einer Art „Pionier der Fotografie“ aufgestiegen. Er synchronisierte bis zu 24 Kameras nebeneinander, somit war es ihm möglich die Bewegungsabläufe von Bisons, Elefanten oder Menschen in Einzelbildern festzuhalten und später zu einer Art Daumenkino zusammenzufügen. Mit diesen Daumenkinos konnte er die Bewegungsabläufe immer wieder betrachten und genauer analysieren, daher könnte man dies als ersten Vorläufer des MoCap-Verfahrens bezeichnen. Später wurden dann gezielt Punkte an besonders

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Muybridge‘s Reihenfotografie von einem Elefanten

Bewegungsintensiven Punkten angebracht, bevor die Reihenfotografie erstellt wurde, was die Bewegungsanalyse für Muybridge enorm erleichterte.1

Obwohl Muybridge mit seinen Reihenfotografien Vorbild für alle späteren Animatoren dieser Welt war (und teilweise immer noch ist), waren sie für den Film relativ unbrauchbar, da sie eben aus einzelnen Fotos bestanden.Für jedes Bild wurde eine einzelne Kamera benötigt, und für einen flüssigen Film mindestens 25 Bilder pro Sekunde. Somit hätte Muybridge für eine einzige Minute Film 1500 Kameras benötigt. Dieser finanzielle Aufwand, und der Aufwand, diese Armada von Kameras zu synchronisieren wäre utopisch gewesen.

Den Durchbruch in Sachen Animationstechnik schaffte erst Max Fleischer, der 1907 (also 29 Jahre nachdem Luis le Prince die erste Filmkamera mit nur einem Objektiv entwickelt und erstmalig gebraucht hatte) sein Verfahren, die sogenannte Rotoskopie zum ersten Mal zum Einsatz brachte. Bei der Rotoskopie wird eine zuvor aufgenommene Filmsequenz mittels eines Filmprojektors Bild für Bild auf eine Milchglasscheibe projiziert, von der ein Zeichner wiederum jedes Einzelbild abzeichnen kann.2 Da der Zeichner nur die „Hauptdarsteller“, also die Personen aus der Videosequenz abzeichnen konnte, war es möglich einen anderen Hintergrund hinzuzufügen. Die Rotoskopie machte sich als einfache Methode, um aus komplexen Bewegungsabläufen Zeichentricksequenzen zu machen, einen Namen. Allerdings geriet diese Methode während der Stummfilm- Ära und dem Hollywood-Boom (etwa 1927-1945: hier entstanden die ersten Tonfilme), sowie in der Nachkriegszeit in Vergessenheit, da das Publikum durch den großen und schnellen Fortschritt in der Filmwelt auf den Film mit „echten Menschen“ konzentriert war und schlicht keine Nachfrage nach Trickfilmen bestand. Erst 1978 wurde diese Technik vom Regisseur Ralph Bakshi bei der ersten Verfilmung von J.R.R. Tolkiens Fantasyroman „Der Herr der Ringe“ wieder angewandt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Schematische Darstellung von Fleischers Rotoskopie

Muybridges Methode der Reihenfotografien mit markierten Punkten wurde in den Anfangsstadien der Computeranimationstechnik in den 90er Jahren wieder aufgegriffen. Die ersten Bewegungsanalysesoftwares basierten auf einzelnen Bildern einer Videosequenz, von denen einzelne Punkte Bild für Bild auf ein digitales Skelett übertragen wurden. Das Arbeiten mit einer solchen Software war extrem zeitintensiv, daher wurde diese Technik nur zu medizinischen Zwecken und in der Unfallforschung zum Einsatz gebracht. 1992 wurde von der Firma SimGraphics ein System namens „Facial Waldo“ entwickelt, dass es erstmals ermöglichte mit Hilfe elektromagnetischer Sensoren an Kinn, Lippen, Wangen und Augenbrauen Bewegungen eines Menschen direkt auf den Computer zu übertragen.

Dieses System war zwar in Sachen Genauigkeit und Qualität nicht annähernd mit den heutigen Systemen vergleichbar, allerdings konnten sich die Ergebnisse (zum Beispiel das beliebte Computerspiel „Mario“ von Nintendo) durchaus sehen lassen. Die Motion Capturing-Systeme wurden in den darauf folgenden Jahren stetig weiterentwickelt, sodass 2001 mit „Final Fantasy“ der erste vollständig animierte Film in die Kinos kam.3 Die Realitätsnähe hatte bereits hier ein extrem hohes Niveau. Bis heute wurde das MoCap-System in zahlreichen sehr erfolgreichen Filmen eingesetzt, manches mal für den kompletten Film, manchmal nur für einen einzelnen Charakter. Paradebeispiele für Charaktere, die durch Motion Capturing entstanden sind, sind zum Beispiel Gollum aus „Der Herr der Ringe“, Sonny aus „I, Robot“, der Affe Kong aus „King Kong“ oder Davy Jones aus Gore Verbinskis Piratenfilm „Der Fluch der Karibik“. Eine Sonderstellung nimmt James Camerons aktueller Film „Avatar - Aufbruch nach Pandora“ ein. Hier gelang es virtuelle und reelle Charaktere, sowie virtuelle und reelle Umgebungen miteinander „verschmelzen“ zu lassen. Auf diesen speziellen Film werde ich im Verlauf meiner Arbeit allerdings noch weiter eingehen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

SimGraphics „Facial Waldo“

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Davy Jones (Fluch der Karibik)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Sonny (I,Robot)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Kong (King Kong)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gollum (Der Herr der Ringe)

3. Digitalisierung von Charakteren

Bevor mit der Aufnahme bewegter Bilder begonnen werden kann, muss zunächst ein virtueller Charakter erstellt werden, der die Bewegungen, welche später aufgezeichnet werden, ausführt. Virtuelle Charaktere werden vor der Übertragung meist statisch (nicht beweglich) aus Ton oder spezieller Knetmasse modelliert. Um diese Modelle zu digitalisieren stehen im wesentlichen drei verschiedene Methoden zur Auswahl:

- Die Laserabtastung,
- das „mechanische Tracking“
- und die Projektionstechnik.

Bei der Laserabtastung wird das Objekt von einem Laserstrahl „gescannt“. Der Laserstrahl, welcher langsam über das Objekt fährt, wird von diesem reflektiert. Das reflektierte Laserlicht wird wiederum von hochsensiblen Sensoren aufgefangen. Aus der Helligkeit und der Richtung des reflektierten Laserlichts wird schlussendlich am Computer durch eine spezielle Software wieder ein Objekt, welches dem modellierten statischen Modell entspricht. Ein großer Nachteil solcher Lasersysteme ist, dass nicht jedes beliebige Material gescannt werden kann. Besonders dunkle, transparente, oder besonders gekrümmte Objekte können nicht gescannt werden, da sie zu wenig oder in eine Richtung, die nicht mehr im Erfassungsbereich der Sensoren liegt, reflektieren. Zudem können Metall und elektromagnetische Felder die hochsensiblen Sensoren beeinflussen, sodass ein unscharfes Bild entsteht.4

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Schematische Darstellung eines Laserscanners

[...]


1 vgl.: http://de.wikipedia.org/wiki/Muybridge

2 vgl.: http://de.wikipedia.org/wiki/Rotoskopie

3 vgl.: Studienarbeit „Motion Capture“ von Cornelia Hipp, Universität Ulm (Proseminar Computergrafik)

4 vgl.: Studienarbeit „Motion Capturing“ Eduard Horber, Universität Ulm, Fakultät Informatik

Fin de l'extrait de 21 pages

Résumé des informations

Titre
Motion Capturing
Sous-titre
Wie digitale Wesen laufen lernen
Note
1,25
Auteur
Année
2010
Pages
21
N° de catalogue
V151214
ISBN (ebook)
9783640631155
ISBN (Livre)
9783640631025
Taille d'un fichier
3843 KB
Langue
allemand
Mots clés
Computeranimation Motion Capturing digitalisierung
Citation du texte
Christian Amman (Auteur), 2010, Motion Capturing, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/151214

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