基于人体运动捕获数据的运动编辑技术研究与实现

基于人体运动捕获数据的运动编辑技术研究与实现

论文摘要

利用运动捕获数据为虚拟角色创建细腻、自然逼真的人体运动是计算机动画、3D游戏、影视特效和虚拟现实等领域的研究课题。随着运动捕获技术的发展,大量真实人体的运动数据可以被捕捉到,运动捕获数据记录了真实人体的运动状态和轨迹。如何利用好已经捕获到的运动数据以提高其重用性成为计算机动画领域的一大研究热点,运动编辑是运动捕获数据重用的重要方法。本文探讨了运动编辑中的三大关键技术,论文工作集中于运动重定向、运动路径编辑和运动连接三个方面。路径编辑主要研究对于给定的运动数据,如何修改运动路径使其能够适应新的路径;运动重定向将表演者模型的运动数据重定向到目标模型而尽可能保持原始运动属性;运动连接是研究把给定两段或多段运动片断进行平滑连接过渡。本文的主要工作及创新点包括:将基于几何缩放和关节对应关系的运动重定向算法相结合,实现了对于不同肢体长度和不同拓扑结构模型之间的运动重定向;实现了基于路径变换的人体运动编辑方法,推导了路径变换公式,提出了一种落地检测步长约束的方法,在步长区间内均匀采样将滑步分散都每一帧,减少了路径编辑过程中滑步现象的产生;提出了一种基于重定向的自适应运动连接方法,使用基于几何缩放的重定向方法实现了不同肢体长度之间运动数据的连接,采用基于四元数之间的距离作为人体运动姿态差异,在四元数空间实现了交叠插值和平滑插值两种插值算法,计算运动相似度,寻找最佳过渡点,设定阈值,使运动连接能够在两种不同的插值结构之间自适应的插值平滑过渡;提出了对于不同频率的运动连接方法,考虑角加速度,实现了低频和高频之间的运动连接。利用OpenGL实现了运动编辑的基础实验平台,实现了运动重定向、路径编辑和运动连接等基本功能,为以后运动编辑的进一步研究奠定了基础。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 插图索引
  • 附表索引
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题来源
  • 1.2 研究背景与意义
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.3.1 动作捕获技术
  • 1.3.2 运动编辑的意义
  • 1.3.3 运动编辑方法综述
  • 1.3.4 运动编辑操作分类
  • 1.4 本文主要工作
  • 1.5 本文的结构
  • 第二章 运动编辑背景知识
  • 2.1 运动捕获数据文件格式
  • 2.2 层次骨架模型
  • 2.3 BVH 文件解析
  • 2.4 运动数据表示方法
  • 2.5 小结
  • 第三章 运动重定向和路径编辑技术
  • 3.1 引言
  • 3.2 基于物理约束运动重定向
  • 3.3 关节对应的重定向
  • 3.4 几何缩放的运动重定向
  • 3.4.1 算法实现
  • 3.4.2 实验结果及分析
  • 3.5 运动路径编辑
  • 3.5.1 路径抽取
  • 3.5.2 路径编辑
  • 3.5.3 新路径下运动重建
  • 3.5.4 基于步长约束的路径编辑
  • 3.5.5 路径编辑实验结果及分析
  • 3.6 小结
  • 第四章 基于重定向的运动连接
  • 4.1 帧间相似度计算
  • 4.1.1 欧几里得距离公式
  • 4.1.2 四元数距离公式
  • 4.1.3 最优化权值
  • 4.1.4 最佳过渡点
  • 4.2 运动插值
  • 4.2.1 插值结构
  • 4.2.2 插值区间
  • 4.2.3 插值算法
  • 4.3 基于重定向的自适应运动连接
  • 4.3.1 相同类型运动连接
  • 4.3.2 不同类型运动连接
  • 4.3.3 不同肢体长度的运动连接
  • 4.3.4 自适应运动连接算法实现及分析
  • 4.3.5 不同频率之间的运动连接
  • 4.4 小结
  • 第五章 运动编辑实验平台
  • 5.1 平台介绍
  • 5.2 界面和功能
  • 5.3 小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录 A(攻读硕士期间参与的项目列表)
  • 相关论文文献

    • [1].运动捕获技术在3D计算机动画制作中的应用[J]. 计算机产品与流通 2020(04)
    • [2].人体运动捕获数据压缩技术研究进展[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2016(07)
    • [3].一种基于索引空间的三维运动捕获数据检索方法[J]. 计算机应用与软件 2017(04)
    • [4].基于运动捕获数据的人体运动融合[J]. 科学技术与工程 2011(12)
    • [5].基于隐空间的运动捕获数据自动分割[J]. 计算机应用研究 2011(08)
    • [6].分段式低秩逼近的运动捕获数据去噪方法[J]. 计算机科学 2013(09)
    • [7].基于运动捕获文件的人体微多普勒信号仿真[J]. 计算机应用研究 2012(07)
    • [8].人体运动捕获数据的向量空间建模与检索[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2011(08)
    • [9].一种结合双特征的运动捕获数据行为分割方法[J]. 计算机科学 2013(08)
    • [10].一种运动捕获数据重用方法[J]. 小型微型计算机系统 2012(11)
    • [11].运动捕获技术在3D计算机动画制作中的应用[J]. 自动化与仪器仪表 2017(12)
    • [12].运动捕获技术在电力安全仿真培训中的应用[J]. 信息技术 2019(07)
    • [13].一种用于人体运动捕获的自适应混合滤波融合算法[J]. 工程科学与技术 2017(05)
    • [14].基于关节联动特征的运动捕获数据分割方法[J]. 系统仿真学报 2014(11)
    • [15].基于视觉运动捕获数据的三维模型驱动方法[J]. 中国体视学与图像分析 2009(02)
    • [16].重建误差最优化的运动捕获数据关键帧提取[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2010(04)
    • [17].基于谱聚类的运动捕获数据分割[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2016(08)
    • [18].基于极大间隔最近邻学习的运动捕获数据检索[J]. 计算机应用与软件 2013(11)
    • [19].一种新的运动捕获数据转换方法[J]. 计算机工程 2012(02)
    • [20].基于混合遗传算法的人体运动捕获数据关键帧提取[J]. 模式识别与人工智能 2011(05)
    • [21].基于运动捕获的飞机管路虚拟装配仿真技术研究[J]. 航空制造技术 2015(Z2)
    • [22].基于人体运动分析的仿人机器人动作规划研究[J]. 广东石油化工学院学报 2014(06)
    • [23].基于集成多示例学习决策树分析的三维运动检索[J]. 计算机研究与发展 2008(S1)
    • [24].基于PGA的人体运动捕获数据分割方法[J]. 计算机工程与应用 2016(10)
    • [25].基于量子粒子群优化算法的运动捕获数据关键帧提取[J]. 计算机应用研究 2014(08)
    • [26].一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法[J]. 软件学报 2019(10)
    • [27].融合生成模型和判别模型的双层RBM运动捕获数据语义识别算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2017(04)
    • [28].预选策略和重建误差优化的运动捕获数据关键帧提取[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2012(11)
    • [29].结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注[J]. 华侨大学学报(自然科学版) 2017(06)
    • [30].基于MEMS传感器和Unity3D的人体运动捕获系统[J]. 图学学报 2015(02)

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