基于運動捕捉數(shù)據(jù)的人體運動合成.pdf

1、基于運動捕捉數(shù)據(jù)的人體運動合成是虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域中的一個重點和難點,它著重于對現(xiàn)有運動捕捉數(shù)據(jù)的重用,目的是提高運動捕捉數(shù)據(jù)的可利用性,生成豐富的人體運動序列。由于運動捕捉技術(shù)的設(shè)備昂貴,操作復(fù)雜,基于運動捕捉數(shù)據(jù)的人體運動合成研究可以很好的降低人體運動合成的制作成本,提高合成效率,具有很強的研究意義和應(yīng)用前景。
　　 本文針對運動捕捉數(shù)據(jù),圍繞著人體運動合成的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的研究,設(shè)計并實現(xiàn)了基于運動圖表的人體運動合成系統(tǒng)。針對現(xiàn)有

2、運動捕捉數(shù)據(jù)的有效重用,基于運動數(shù)據(jù)特征提取計算,構(gòu)建運動類型模板,并實現(xiàn)對運動數(shù)據(jù)的自動標(biāo)注,從語義描述層次上進行運動分析和相似性匹配計算,從而建立起結(jié)合語義描述信息的運動圖表,借助運動過渡及插補運算,實現(xiàn)人體運動合成,生成符合用戶要求的新的人體運動序列。論文主要研究工作包括:
　　 研究和實現(xiàn)了人體運動特征描述及特征計算方法。在底層上針對運動序列幀的姿態(tài)數(shù)據(jù),計算典型的數(shù)值運動特征;在高層使用關(guān)系特征對運動序列進行描述,分析

3、不同的人體運動狀態(tài),為運動圖表提供基于運動特征的語義描述信息。
　　 研究和實現(xiàn)了人體運動相似性計算方法。通過歐氏距離公式,計算出運動序列幀間的相似性;使用動態(tài)時間變形算法,完成不同長度運動序列間的相似性計算。
　　 研究和實現(xiàn)了人體運動數(shù)據(jù)的自動標(biāo)注計算。結(jié)合人體運動特征描述,通過動態(tài)時間變形和自學(xué)習(xí)過程,建立典型運動類別模板;將運動模板與未知運動序列進行局部相似性匹配,完成未知運動序列的自動標(biāo)注。
　　 實現(xiàn)

4、了基于運動圖表的人體運動合成。結(jié)合運動相似性計算結(jié)果,構(gòu)建運動圖表,使用Dijkstra算法對運動圖表進行運動合成的最短路徑搜索;基于測地線距離計算過渡長度,通過偏移映射線性計算和球型線性插值計算,得到過渡運動段;借助人體運動數(shù)據(jù)的自動標(biāo)注,在基于運動圖表合成中,引入用戶對合成運動要求的語義描述,方便用戶對運動合成的控制,提高運動合成的質(zhì)量;構(gòu)建了人體運動合成系統(tǒng),通過對現(xiàn)有運動捕捉數(shù)據(jù)的有效重用,實時生成滿足用戶要求的新的人體運動數(shù)據(jù)