從史前時代至今，動作捕捉這個概念就一直存在。洞穴的壁畫、大理石人像、人物畫像、相片、攝錄影機等，都是人們常用來對人們運動時的動作做記錄的工具，運用這些工具，來捕捉各種動作表現時精采的一刻。另外，在教學或訓練課程中，教師、教練大都利用肉眼來觀察學生或運動員的動作及技術，依據經驗來對動作的正確與否作判斷及說明。但隨著科技的發展，記錄動作判斷動作的方法有了轉變。就運動研究而言，可以透過攝影機來拍攝運動影像，經由分析影像，來求取隱含其內的各式各樣的特殊線索，而後依據這些線索來作為比賽、訓練或研究時參考的依據。本研究研發的是「光學式二維影像動作捕捉系統」。以家用型電腦(PC)及微軟的作業平台(Windows ME)為開發環境，使用微軟的Visual C++及Vision SDK為開發工具，搭配萬用型序列埠攝影機(USB Camera)，來作為研究發展的平台，來對黏貼於臉部的標示點，作二維影像的動作捕捉。研究結果證實本系統可以記錄臉部表情二維影像的變化情形，即對所拍攝到的影像，作影像二值化閾值處理、分群處理、標示點對應處理，及對不同影像頁作標示點間的追蹤處理。本研究成果可作為未來研究發展三維影像動作捕捉之基礎研究。

From prehistoric age up to now, the concept of motion capture has been existed for a long time. The recording apparatus changes from just memorize the process; engrave the scene on the wall of the cave to using modern video technology to store various human movements. Generally speaking, most of the teachers or coachers are still using the naked eye to “capture” the techniques in action for analyze purpose. Whereas entertainment industry prefers the 3D motion capture equipment to catch the real movement for animation purpose. This study intent to develop a 2D optical motion capture system for facial movement tracking and recording. The Window Me is the system platform, MS Visual C++ and Vision SDK are the developing software. An USB CCD camera is used to capture 29 light dots’ movement on the face. The results of this study have proven this system can be use accurately for facial movement tracking. The finding is also valuable for future developing of 3D motion tracking study.

中文摘要 I
英文摘要 II
誌 謝 III
圖目錄 IX
第壹章 諸論 1
第一節 研究背景 4
第二節 研究目的 9
第三節 論文架構 10
第貳章 文獻探討 11
第一節 動作捕捉系統的發展 11
第二節 動作捕捉系統種類 15
一、機械式(mechanical) 15
二、電磁式(Magnetic) 16
三、光學式(Optical) 18
四、影帶式(Video) 19
五、本節結論 21
第三節 動作捕捉系統具像化流程 22
一、演員 23
二、動作捕捉擷取設備 23
三、伺服器（電腦） 23
四、目標物動作捕捉記錄檔 24
五、動作資料處理人 24
六、動畫角色 24
七、本節結論 25
第四節 動作捕捉系統的應用 26
一、研究上的應用 26
二、訓練上的應用 28
三、教學上的應用 29
四、休閒上的應用 31
第五節 本章結論 33
第參章 問題分析 34
第一節 探討高速攝影機問題 34
一、使用的高速攝影機類別及其規格 34
二、以何種速度拍攝才能真正呈現運動動作 35
三、拍攝環境相關問題 35
四、攝影機的擺設方法 35
五、拍攝角度及其時機 36
六、系統整合 36
第二節 標示點處理相關的問題 37
一、反光標示點的類別材質及其優缺點 37
二、標示點的尺寸大小及擺置在身體上位置 37
三、標示點的萃取所需的影像處理程序 38
四、標示點萃取方式之比較 38
第三節 標示點追蹤與聯結問題 39
一、追蹤同一時間序列影像問的標示點 39
二、標示點與運動結構間產生關聯 39
三、如何加快標示點的追蹤能力 40
四、標示點的空間座標轉換 40
第四節 動作的聯結與呈現問題 41
一、套用已追蹤到的標示點資料到呈現系統 41
二、以棒狀圖來呈現運動影像的優缺點 41
三、動作表現與即時呈現的會發生的問題 42
第五節 本章結論 42
第肆章 影像處理 43
第一節 影像元素的表示式 43
第二節 濾波 45
一、均化濾波 45
二、中間值濾波 45
三、高通濾波 46
四、微分強化 47
第三節 二值化影像 48
一、平均灰階法 49
二、OTSU二值化法 50
三、鑑別量最大化法 50
四、修正式迴圈法 51
五、矩量保存法 52
第四節 光跡流 53
一、差分影像法 53
二、區塊比對法 54
第五節 本章結論 55
第伍章 標示點座標處理 56
第一節 樣板比對法 56
第二節 最小均方誤法 58
第三節 像素分群 62
第陸章 研究步驟與方法 65
第一節 研究對象與範圍 65
第二節 研究器材與設備 66
一、硬體部份 66
二、軟體部份 66
第三節 研究步驟 67
第四節 系統架構 68
第五節 影像處理流程 69
第六節 系統追蹤策略 70
第七節 進度甘特圖 71
第柒章 系統發展與討論 72
第一節 攝影機之影像擷取 73
第二節 影像處理 75
第三節 標示點對應模式 78
第四節 標示點追蹤模式 79
第五節 棒狀圖呈現模式 80
第捌章 結論與建議 81
第一節 結論 81
第二節 未來研究方向與建議 82
參考文獻 83
一、中文部分 83
二、英文部分 87
圖目錄
圖 1 ANALOGOUS公司的GYPSY 16
圖 2 DIGITAL IMAGE DESIGN 16
圖 3 ASCENSION公司的REACTOR（注3） 17
圖 4 POLHEMUS公司的STARTTRAK（注4） 17
圖 5 MOTION ANALYSIS公司的SOLVER 6（注5） 19
圖 6 VICON公司的VICON 8I 19
圖 7 PEAK PERFORMANCE 20
圖 8 ARIEL DYNAMICS 20
圖9 動作捕捉系統具像化流程 22
圖10 生物力學分析軟體 28
圖11 運用動作捕捉系統資料來作高爾夫球開球動作分析 29
圖 12 索貝爾(SOBEL)遮罩 47
圖 16 四近鄰與八近鄰關係圖 62
圖 21 進度甘特圖 71
圖 22 系統操作介面 72
圖 24 HSI及標示點大小設定 77
圖 25 標示點萃取 77
圖 26 未處理標示點 78
圖 27 對應模式 78
圖 29 追蹤效果 79
圖 30 棒狀圖呈現模式 80

一、中文部分
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