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입력 모션에 선형 가우시안(linear gaussian) 모델을 적용하여 베이스 레벨(base-level) 모션을 획득하는 단계;상기 입력 모션 및 상기 베이스 레벨 모션 사이의 변위 벡터에 상기 선형 가우시안 모델을 적용하여 제어 가능한 모션 변위 벡터(controllable motion displacements) 및 잔여 모션 변위 벡터(residual motion displacements)를 획득하는 단계; 및상기 베이스 레벨 모션 및 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터에 기초하여, 출력 모션을 합성하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 출력 모션을 합성하는 단계는상기 베이스 레벨 모션 및 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터를 합함으로써, 상기 입력 모션에서 상기 잔여 모션 변위 벡터가 제거된 상기 출력 모션을 합성하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 출력 모션을 합성하는 단계는상기 제어 가능한 모션 변위 벡터에 가중치를 설정하는 단계; 및상기 베이스 레벨 모션 및 상기 가중치가 설정된 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터를 합함으로써, 상기 출력 모션을 합성하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 베이스 레벨 모션을 획득하는 단계는상기 입력 모션의 관측 값들과 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 사이에서 정의된 선형 관계에 기초하여, 상기 잠재 변수들로부터 상기 관측 값들이 관측될 확률인 우도(likelihood)를 획득하는 단계;상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 간의 관계에 관한 가정에 기초하여, 상기 잠재 변수들에 관한 프라이어(prior)를 획득하는 단계; 및상기 우도 및 상기 프라이어에 기초하여, 상기 잠재 변수를 추정하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 잠재 변수를 추정하는 단계는상기 우도 및 상기 프라이어에 베이즈 정리(bayes rule)를 적용하여, 상기 잠재 변수에 관한 사후 확률의 평균을 계산하는 단계; 및상기 사후 확률의 평균에 기초하여, 상기 잠재 변수를 추정하는 단계 를 포함하는,모션 처리 방법
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제4항에 있어서,상기 선형 관계는 가우시안 분포를 따르는 제1 노이즈를 포함하고,상기 잠재 변수들 간의 관계에 관한 가정은 가우시안 분포를 따르는 제2 노이즈를 포함하는,모션 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 베이스 레벨 모션을 획득하는 단계는상기 입력 모션의 관측 값들 각각을 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 각각에 매핑하는 단계;상기 매핑 결과 및 가우시안 분포를 따르는 제1 노이즈에 기초하여, 상기 입력 모션의 관측 값들과 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 사이의 선형 관계를 정의하는 단계;상기 선형 관계에 기초하여, 상기 잠재 변수들로부터 상기 관측 값들이 관측될 확률인 우도를 획득하는 단계;상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 간의 관계에 관한 가정에 기초하여, 상기 잠재 변수들에 관한 프라이어를 획득하는 단계; 및상기 우도 및 상기 프라이어에 기초하여, 상기 잠재 변수를 추정하는 단계를 포함하고,상기 입력 모션의 관측 값들은 제1 개수의 프레임들에 대응하는 캐릭터의 포즈들의 정보를 포함하고,상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들은 제2 개수의 프레임들에 대응하는 상기 캐릭터의 포즈들의 정보를 포함하는,모션 처리 방법
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제7항에 있어서,상기 매핑하는 단계는상기 입력 모션의 관측 값들 각각을 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 각각에 상기 제1 개수 및 제2 개수의 비율에 기초한 일정한 간격으로 매핑하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제7항에 있어서,상기 매핑하는 단계는상기 입력 모션의 관측 값들 및 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들의 매핑 간격을 동적으로 제어함으로써, 상기 입력 모션의 관측 값들 각각을 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 각각에 매핑하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 제어 가능한 모션 변위 벡터 및 상기 잔여 모션 변위 벡터를 획득하는 단계는상기 입력 모션 및 상기 베이스 레벨 모션 사이의 변위 벡터의 관측 값들과 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터의 잠재 변수들 사이에서 정의된 선형 관계에 기초하여, 상기 잠재 변수들로부터 상기 관측 값들이 관측될 확률인 우도를 획득하는 단계;상기 제어 가능한 모션 변위 벡터의 잠재 변수들 간의 관계에 관한 가정에 기초하여, 상기 잠재 변수들에 관한 프라이어를 획득하는 단계; 및상기 우도 및 상기 프라이어에 기초하여, 상기 잠재 변수를 추정하는 단계를 포함하는,모션 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 모션은 제1 개수의 프레임들에 대응하는 캐릭터의 포즈들을 포함하고,상기 베이스 레벨 모션은 제2 개수의 프레임들에 대응하는 상기 캐릭터의 포즈들을 포함하며,상기 캐릭터의 포즈는 상기 캐릭터에 대응하여 정의된 루트의 병진 운동및 조인트들의 회전 운동에 관한 벡터를 포함하는,모션 처리 방법
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제11항에 있어서,상기 조인트들의 회전 운동은 쿼터니언(quaternion) 공간에서 정의된 회전 운동을 포함하는,모션 처리 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제12항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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입력 모션에 선형 가우시안 모델을 적용하여 베이스 레벨 모션을 획득하고,상기 입력 모션 및 상기 베이스 레벨 모션 사이의 변위 벡터에 상기 선형 가우시안 모델을 적용하여 제어 가능한 모션 변위 벡터 및 잔여 모션 변위 벡터를 획득하며,상기 베이스 레벨 모션 및 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터에 기초하여, 출력 모션을 합성하는
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 출력 모션을 합성함에 있어서,상기 베이스 레벨 모션 및 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터를 합함으로써, 상기 입력 모션에서 상기 잔여 모션 변위 벡터가 제거된 상기 출력 모션을 합성하는,모션 처리 장치
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 출력 모션을 합성함에 있어서,상기 제어 가능한 모션 변위 벡터에 가중치를 설정하고,상기 베이스 레벨 모션 및 상기 가중치가 설정된 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터를 합함으로써, 상기 출력 모션을 합성하는,모션 처리 장치
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 베이스 레벨 모션을 획득함에 있어서,상기 입력 모션의 관측 값들 각각을 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 각각에 매핑하고,상기 매핑 결과 및 가우시안 분포를 따르는 제1 노이즈에 기초하여, 상기 입력 모션의 관측 값들과 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 사이의 선형 관계를 정의하고,상기 선형 관계에 기초하여, 상기 잠재 변수들로부터 상기 관측 값들이 관측될 확률인 우도를 획득하고,상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 간의 관계에 관한 가정에 기초하여, 상기 잠재 변수들에 관한 프라이어(prior)를 획득하며,상기 우도 및 상기 프라이어에 기초하여, 상기 잠재 변수를 추정하고,상기 입력 모션의 관측 값들은 제1 개수의 프레임들에 대응하는 캐릭터의 포즈들의 정보를 포함하고,상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들은 제2 개수의 프레임들에 대응하는 상기 캐릭터의 포즈들의 정보를 포함하는,모션 처리 장치
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제17항에 있어서,상기 프로세서는,상기 매핑함에 있어서,상기 입력 모션의 관측 값들 각각을 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 각각에 상기 제1 개수 및 제2 개수의 비율에 기초한 일정한 간격으로 매핑하는,모션 처리 장치
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제17항에 있어서,상기 프로세서는,상기 매핑함에 있어서,상기 입력 모션의 관측 값들 및 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들의 매핑 간격을 동적으로 제어함으로써, 상기 입력 모션의 관측 값들 각각을 상기 베이스 레벨 모션의 잠재 변수들 각각에 매핑하는,모션 처리 장치
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제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제어 가능한 모션 변위 벡터 및 상기 잔여 모션 변위 벡터를 획득함에 있어서,상기 입력 모션 및 상기 베이스 레벨 모션 사이의 변위 벡터의 관측 값들과 상기 제어 가능한 모션 변위 벡터의 잠재 변수들 사이에서 정의된 선형 관계에 기초하여, 상기 잠재 변수들로부터 상기 관측 값들이 관측될 확률인 우도(likelihood)를 획득하고,상기 제어 가능한 모션 변위 벡터의 잠재 변수들 간의 관계에 관한 가정에 기초하여, 상기 잠재 변수들에 관한 프라이어(prior)를 획득하며,상기 우도 및 상기 프라이어에 기초하여, 상기 잠재 변수를 추정하는,모션 처리 장치
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