基于运动图的运动合成方法研究

论文摘要

虚拟人运动合成技术一直是虚拟现实领域研究的难点和热点之一,也是数字文化产业的核心技术之一,该技术在影视动漫、三维游戏、安全预演等诸多领域具有广阔的应用前景。在这些应用中不仅要求逼真的运动效果,而且要求能够灵活的控制虚拟人运动。本文针对这些应用需求,深入研究了基于运动图的运动合成方法,从运动图的数据准备、运动图的构建以及运动图的应用三方面展开,取得的主要研究成果如下:一、在运动图的数据准备阶段,提出了一种基于特征的人体运动捕获数据自动分割方法。对运动捕获数据进行合理的分割是构建运动图的前提和基础。对于分割得到的运动片断,一方面,运动片断的长度越短,对运动合成的控制越灵活;另一方面,为了方便用户控制,运动片断中应当包含明确的语义信息。我们利用运动中人体足部的相对关系提取运动特征,在此基础上,采用运动捕获数据与运动模板进行匹配的方式,实现了运动捕获数据的自动分割,避免了繁琐的手工操作,提高了运动捕获数据的分割效率和精度;同时,该方法具有很强的鲁棒性,运动分割的正确率比目前广泛使用的分割方法[KS05]提高了34.12%。二、在运动图的构建阶段,提出了一种基于参数化运动合成的运动图方法。运动图方法是一种有效地组织运动数据的方法,运动图的本质是一种由结点和边组成的有向图。目前运动图方法中存储的仅仅是少数运动捕获数据,这种方法使得运动图的表示能力有限,用户的控制精度不高。为此,我们提出了基于参数化运动合成的运动图方法,该方法的特点在于:其“结点”对应的是一个连续控制参数空间,给定一组控制参数,如运动速度、运动转角等,即可精确地合成出对应的运动片断,从而有效地提高了运动图的表示能力和用户的控制精度;其“边”表示了不同参数空间之间的转换关系,通过运动融合实现了运动片断的平滑过渡,同时,提出了一种根据约束计算根关节位置的方法,有效的避免了传统融合方法中脚步滑动和根关节朝向抖动的产生,提高了运动的逼真性。三、面向运动图的具体应用,提出了一种基于路径的参数提取方法。在上述构建的运动图中,控制参数是运动速度、运动转角等具有明确物理含义的参数值。然而,用户往往需要用直观的方式控制虚拟人运动,只给定运动轨迹,即要求能实时合成出一段满足轨迹要求的连续的运动序列。为了提供给用户一种灵活的交互方式,需要从直观的路径轨迹中提取出运动速度、运动转角等具体的运动参数。本文提出的基于路径的参数提取方法,既满足了运动合成中实时性的要求,又将路径轨迹和运动数据的属性紧密结合起来,使得合成的运动符合路径轨迹的要求。试验结果表明,该方法能够按照用户的轨迹要求实时地合成运动序列。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 论文主要工作及成果
• 1.2.1 主要工作
• 1.2.2 主要成果
• 1.3 论文的组织
• 第二章 虚拟人运动合成方法综述
• 2.1 运动合成方法
• 2.1.1 模型驱动的方法
• 2.1.2 运动捕获数据驱动的方法
• 2.1.3 小结
• 2.2 基于运动图的运动合成
• 2.2.1 运动捕获数据的分割方法
• 2.2.2 运动图
• 2.2.3 基于运动图的运动控制
• 2.3 小结
• 第三章 基于特征的运动捕获数据分割
• 3.1 方法概述
• 3.2 人体运动的表示
• 3.3 运动捕获数据的特征提取
• 3.4 分割算法
• 3.4.1 运动模板的初始化
• 3.4.2 运动捕获数据与运动模板的匹配
• 3.4.3 运动模板的修正
• 3.5 实验结果
• 3.6 小结
• 第四章 基于参数化运动合成的运动图
• 4.1 方法概述
• 4.2 运动图的结点
• 4.2.1 运动片断归一化
• 4.2.2 运动片断的函数数据分析
• 4.2.3 运动片断的控制参数提取
• 4.2.4 运动片断的控制参数学习
• 4.3 运动图的边
• 4.3.1 姿态关节角度融合
• 4.3.2 根关节位置的计算
• 4.4 后处理
• 4.5 小结
• 第五章 基于参数化运动合成的运动图的应用
• 5.1 方法概述
• 5.2 基于路径的参数提取
• 5.2.1 路径预测
• 5.2.2 参数计算
• 5.3 运动图实例
• 5.4 基于运动图的运动合成
• 5.5 小结
• 第六章 结束语
• 6.1 本文工作总结
• 6.2 下一步工作
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历