3D-mallinnus ja liikkeentunnistus 1
Sisällysluettelo Kolmas ulottuvuus... 3 Liikkeentunnistus... 4 Käyttötarkoitukset... 5 Uhat ja mahdollisuudet... 6 Lähteet... 8 2
Kolmas ulottuvuus Tietokoneiden tehon kasvaminen ja ohjelmistojen kehittyminen ovat luoneet yhä uudenlaisia mahdollisuuksia erilaisille sovelluksille ja mahdollistaneet erilasten teknologioiden käytön yhä useammille käyttäjille. Eräs esimerkki tällaisesta yleistyneestä ja levinneestä teknologiasta on 3dgrafiikan mallinnus, jonka avulla voidaan luoda virtuaalisesti lähes kaikkea mielikuvituksen rajoissa. Tietokoneella tapahtuvaa mallintamista voidaan hyödyntää mm. suunnittelussa sekä simulaatioissa. Erittäin näkyvästi teknologiaa on hyödynnetty kuitenkin viihdeteollisuudessa, jossa elokuvissa ja peleissä on kyetty luomaan kokonaisia maailmoja yllättävänkin realistisen näköisiksi. Peleissä kolmanteen ulottuvuuteen siirtyminen tapahtui 1980-luvun alussa. Ensimmäisten kolmeulotteisten pelien joukossa julkaistiin hyvin pelkistetty ja yksinkertainen 3D Monster Maze niminen, jossa pelaajan tuli paeta dinosaurusta labyrintissa. Nykyään lähes kaikilla viihdeteollisuuden aloilla tukeudutaan usein fyysisten esineiden, henkilöiden ja tapahtumien lisäksi tietokoneille toteutettavaan animointiin. Yli kahdenkymmenen vuoden aikana ja tekniikan kehittyessä entisestään on suuntauksena peleissä, sekä muussa viihdeteollisuudessa ollut pyrkimys jatkuvasti mallintamaa ruudulla näytettäviä tapahtumia yhä vain realistisemmin ja yksityiskohtaisemmin. Aidompaa ja realistisempaa kokemusta vahvistavat monet eri mallinnuksen osa-alueet. Monet pienetkin yksityiskohdat voivat heikentää katsojan katselukokemusta, mikäli niitä ei toteuteta huolella. Yksityiskohtaisten ja tarkkojen muotojen lisäksi myös esimerkiksi valon ja varjojen on käyttäydyttävä realistisesti. Varsin aidon näköinen tietokoneella luotu mallinnus[6] 3
Muuttumattomien esineiden tai muiden objektien lisäksi luodaan toki usein myös mallinnuksia ihmisestä ja tämän liikkeistä. Varsinkin ihmisen mallintaminen realistisesti on hyvin haastavaa, sillä olemme tottuneet näkemään aitoja ihmisiä, heidän ilmeitään ja liikkeitään päivittäin, joten pienetkin virheet mallinnuksessa pistävät helposti katsojan silmään. Liikkeentunnistus Pyrkimyksessä mallinnuksen mahdollisimman aidonoloiseen lopputulokseen, mallin liikkeen tulisi olla siis mahdollisimman realistista. Tässä auttava teknologia on liikkeentunnistus (engl. motion capture). Liikkeentunnistuksella tarkoitetaan ihmisen tai jonkin muun liikkuvan objektin liikkeiden taltiointia erilaisilla tekniikoilla. Näin ollen liikkeitä ja asentoja ei tarvitse käsitellä ja analysoida yksitellen, vaan aidot inhimilliset liikkeet saadaan taltioitua myöhemmän mallinnuksen tueksi. Tarkoituksena on siis taltioida näyttelijän taikka esimerkiksi urheilupelien tapauksessa huippuurheilijan liikkeet, jotta ne voidaan toistaa mahdollisimman samanlaisina itse lopputuloksessa. Liikkeentunnistus voi keskittyä myös eri asioihin; elokuvien toimintakohtauksissa koko kehon tai suurten kappaleiden liikkeisiin tai hyvinkin pieniin yksityiskohtiin, kuten näyttelijän kasvojen liikkeisiin, ilmeisiin ja eleisiin. Pelkkien liikkeiden taltiointi mahdollistaa myös lopputuloksen ulkonäön varioimisen erilaisiksi, yksityiskohtien lisäämisen tai koko ulkonäön muuttamisen jälkikäteen.[2] Tekniikat Liikettä voidaan tunnistaa useilla erilaisilla ja jatkuvasti kehittyvillä tekniikoilla. Elokuva- ja peliteollisuudessa kehitetään hyvinkin erilaisia tekniikoita, jotta niistä saataisiin mahdollisimman kustannustehokkaita ja jotta niillä saataisiin aikaan mahdollisimman hyviä lopputuloksia. Tässä on esiteltynä muutamia vallitsevia tekniikoita. Optiset tavat Optisten liikkeentunnistusmetodien perusajatuksena on kiinnittää näyttelijän päälle puettavaan pukuun, usein nivelten ja kehon ääriosien kohdalle merkkejä, joita sen jälkeen kuvataan useilla kameroilla samanaikaisesti. Useiden kameroiden käytöllä saadaan varmistettua jokaisen merkin näkyminen ja tallentuminen tietokoneelle prosessointia varten, jolloin koko kehon jokainen liike saadaan taltioitua. Muun kehon lisäksi vastaavia merkkejä voidaan käyttää näyttelijän kasvojen liikkeiden tallentamiseen, jolloin näyttelysuoritus saadaan entistä tehokkaammin valkokankaalle. Ihmisen omien kehonosien lisäksi liikkeen mallinnuksen kohteena voivat olla vaikkapa hiukset, parta tai vaikkapa asetta kuvaava esine, jolloin hyvinkin pieneten yksityiskohtien liikkumista ja käyttäytymistä erilaisissa tilanteissa voidaan animoida luonnollisemmin. Jatkuvan kehityksen alla on myös suoraan kameroiden kuvasta prosessoitava liike, ilman näyttelijöihin kiinnitettäviä merkkejä.[8] Mekaaniset tavat Liikettä voidaan taltioida kameroiden lisäksi myös mekaanisesti näyttelijän päälle puettavan erikoisvalmisteisen puvun avulla. Puvussa itsessään on tällöin sensoreita, jotka tunnistavat nivelien liikkumisen ja täten näyttelijän asennon. Tällöin tosin ei kyetä taltioimaan näyttelijän paikkaa, taikka sijaintia suhteessa muihin näyttelijöihin. 4
Käyttötarkoitukset Kuten sanottua, yhä useammin viihdeteollisuudessa käytetään tietokoneilla luotuja tapahtumia, tehosteita tai kokonaisia maailmoja katsojan taikka pelaajan kokemuksen parantamiseksi. Peleissä lähes aina kaikki ruudulla tapahtuva on tuotettu animaatiolla, ja nykyään kokonaisia elokuviakin tuotetaan puhtaasti animaation avulla, sekä useihin elokuviin on ainakin lisätty koneellisesti tuotettuja hahmoja taikka tehosteita. Ensimmäinen animaatioelokuva Toy Story julkaistiin 1995[3], minkä jälkeen varsinkin lapsille suunnattujen animaatioelokuvien määrä on yleistynyt selkeästi. Toy Storyssa taikka sitä vastaavissa elokuvissa tosin ei ole pyritty varsinaiseen realistisuuteen, vaan animaatio on ennemminkin sarjakuvamaista piirrosta kuin aidontuntuista maailmaa. Aidonoloiseen animaatioon pyrkivistä ja liikkeentunnistusta hyödyntävistä elokuvista lienee viimeajoilta mainittavimpia elokuvia Lord of The Rings trilogia(2001 2003) sekä Avatar(2009). Lord of The Rings trilogiassa ehkäpä mieleenpainuvimpana animoituna hahmona on Klonkku, omaperäisesti liikkuva luiseva hahmo, jonka toteuttaminen pelkällä maskeerauksella olisi tuottanut varmasti huomattavasti heikomman lopputuloksen. Toinen esimerkki trilogian liikkeentunnistuksesta liittyy elokuvien suuriin taisteluihin, joissa suuri osa elokuvassa näkyvistä hevosista ratsastajineen on lisätty kuvausten jälkeen animoimalla. Tätä uudempaa tuotantoa ja liikkeentunnistusta edustaa vuonna 2009 julkaisu Avatar. Elokuvan kuvauksissa näyttelijöiden koko esiintyminen, kehon liikkeitä, ilmeitä ja ääntä myöten taltioitiin useilla kameroilla. Tämä suoritettiin suuressa studiossa, pääosin vailla varsinaisia lavasteita, jolloin koko ympäröivä maailma animoitiin tietokoneilla näyttelijöiden suoritusten ympärille. Näin ollen näyttelijöiden ei tarvinnut viettää kohtauksissa edeltävissä maskeerauksissa tunteja, vaan heidät kyettiin tuomaan valkokankaalle vain pukemalla heille liikkeentunnistuksen mahdollistavat puvut ja erikoisvalmisteiset kasvoja kuvaavat kamerakypärät.[4] Avatar -elokuvan liikkeentunnistusta ja mallintamista 5
Elokuvien lisäksi liikkeentunnistusta käytetään useissa peleissä tuomaan pelikokemukseen realistisuutta ja parantamaan pelikokemusta. Esimerkiks EA Sports taltioi huippu-urheilijoiden liikkeitä peleihinsä, jotta pelitilanteet ja pelaajien liikkuminen itse pelissä olisi mahdollisimman aidon oloista. Kuva EA Sportsin liikkeentunnistuksesta[7] Uhat ja mahdollisuudet Kuten sanottua, liikkeentunnistuksella ja 3d-mallinnuksella voidaan saavuttaa selkeitä hyötyjä ja luoda jotain aivan uutta. Näyttelijöitä ei tarvitse maskeerata jokaista kohtausta varten erikseen, jolloin voidaan säästää huomattavasti aikaa. Jokaista kuvaa(frame) ei myöskään tarvitse animoida erikseen käytettäessä liikkeentunnistusta, toisin kuin perinteisemmässä animoinnissa, josta esimerkkinä Toy Story elokuva. Lopputulos, tai ainakin pelkistetty sellainen on myös nähtävissä jo yhtäaikaisesti kuvauksen kanssa, jolloin pahoilta ongelmilta voidaan välttyä. Mainittu toistettavuus on myös ehdoton hyöty elokuvien massakohtauksissa sekä peleissä; suuren sotajoukon taikka jalkapallojoukkueen liikkeet voidaan taltioida vain käyttämällä vain murto-osaa näyttelijöistä. Toisaalta tunnistuksen, ja varsinkin animoinnin kanssa voi tulla ongelmia esimerkiksi silloin, kun näyttelevä henkilö on fyysisesti eri kokoinen tai rakenteeltaan erilainen kuin animoitava hahmo. Jos hahmolla on esimerkiksi luonnottoman suuret raajat, voi sen unohtaminen kuvauksissa tuottaa ongelmia. Myöskään yliluonnollista, tai muuten fysiikan lakien vastaista liikettä ei voida taltioida ollenkaan, vaan se täytyy lisätä jälkikäteen animoiden. Laitteiston, kuten kameroiden, tulee kyetä kuvaamaan tarpeeksi suurella nopeudella, jotta liikkeet saadaan taltioitua yhtäjaksoisesti. Käytettävä laitteisto ja ohjelmistot eivät myöskään ole välttämättä kovin edullisia, vaikkei toisaalta taidokkaasti tehdyt lavasteet ja maskeerauksetkaan. 6
Realismi ja uncanny valley Liikkeenkaappausta käytetään apuna pyrkiessä mahdollisimman realistiseen ja aidontuntuiseen lopputulokseen. Ihmisen mallintamisessa ja aidonoloisen lopputuloksen lähelle pääsemisessä puhutaan oudosta laaksosta (uncanny valley). Tällä tarkoitetaan tulosta, jossa päästäessä lähemmäs realismia suhtautuminen siihen paranee ja muuttuu läheisemmäksi, paitsi tilanteessa, jossa ollaan hyvin lähellä, muttei silti aivan, ihmisen kaltaista animaatiota. Tässä laaksossa lopputulos ei juurikaan herätä positiivisia tuntemuksia. Mikäli animoinnissa pyritään siis realismiin, tulee se tehdä varmasti kunnolla, jotta sillä saavutettaisiin tavoiteltu hyöty. Toisaalta, esimerkiksi kauhuelokuvissa on hyödynnetty juuri tätä reaktiota aiheuttamaan niiden tavoittelemia tuntemuksia katsojissa[5]. 7
Lähteet [2] http://www.metamotion.com/motion-capture/optical-motion-capture-1.htm 0 [3] http://www.imdb.com/title/tt0114709/ IMDB - Toy Story 0 [4] http://www.vizworld.com/2009/12/art-motion-capture-avatar/ The Art of Motion Capture in Avatar 0 [5] http://data.bolton.ac.uk/cet/jgvw_tinwell_et_al.pdf Uncanny behaviour in survival horror games 0 [6]http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/ec/Glasses_800_edit.png 0 [7]http://i.usatoday.net/communitymanager/_photos/game-hunters/2010/02/10/joemauer10xlarge.jpg 0 [8] https://ccrma.stanford.edu/~stefanoc/markerless/markerless.html Markerless Motion Capture Project 0 8