基于OpenGL实现聋哑人手语关键动作的方法

手语动作的研究是解决聋哑人通过电视、网络进行沟通交流障碍的主要课题之一。首先构造了最小人体三维骨骼模型,基于该骨骼模型给出了聋哑人手语关键动作的所有可能手势和不可能手势,接着基于可能的手势实现了虚拟人连续手势的变换,实现了虚拟人的手语动作。该方法通过可能的关键动作的方法不仅解决了虚拟人手语动作的网络传输的难题,又没有降低实时性,实现了虚拟人的手语动画效果。     

基于VRML虚拟人的维文手语库的构建

维吾尔语的手语合成有助于改善维吾尔族聋哑人与听力正常人进行自然交流,也可以应用于计算机辅助维吾尔哑语教学、维文电视节目播放等方面。维文手语库是维吾尔语手语合成的基础。通过分析维吾尔手语的特点,采用关键帧插值技术来控制VRML虚拟人的手势动作,利用Visual C++和OpenGL环境实现了一个维吾尔文的手势编辑系统,通过手势运动数据驱动虚拟人来实时显示当前的手势状态。通过该系统,收集了常用的维吾尔语词汇及32个维吾尔字母的手势运动数据。     

手势数据驱动的头部运动合成方法

非手部手势是手语表达中不可缺少的一部分,头部运动的实现并与手势进行协同表达是其重要研究内容。对真人手语表演数据中的手势与头部动作之间的关系进行了深入研究,提取二者的动作特征,利用核典型相关分析方法(kernel canonical correlation analysis,KCCA)建立起手势与头部动作之间的预测关系模型。动画合成结果以及评价实验表明,KCCA方法能更好地刻画手势与头部动作的协调性,实现虚拟人行为动作合成的逼真性。     

融合手势全局运动和手指局部运动的动态手势识别

传统基于手部轮廓或手部运动轨迹的动态手势识别方法,其提取的特征通常难以准确表示动态手势之间的区别.针对动态手势的复杂时序、空间可变性、特征表示不准确等问题,提出一种融合手势全局运动和手指局部运动的手势识别方法.首先进行动态手势数据预处理,包括去除手势无效帧、手势帧数据补全和关节长度归一化;然后根据给定的手部关节坐标,利用手势距离函数分段提取动态手势关键帧,并基于手势关键帧提取手在空间中的全局运动特征和手内部手指的局部运动特征;其次融合手势全局运动和手指局部运动的关键帧手势特征,并采用线性判别分析进行特征降维;最后利用带高斯核的支持向量机实现动态手势识别与分类.对DHG-14/28动态手势数据集中14类手势和28类手势数据集进行实验,其分类识别准确率分别为98.57%和88.29%,比现有方法分别提高11.27%和4.89%.实验结果表明,该方法能准确地表征动态手势并进行手势识别.     

面向广电节目的虚拟人手语合成显示平台研究

基于中国手语合成技术的虚拟人手语视频显示平台技术是一个全新的课题.为了满足广电新闻节目对手势运动流畅性要求,实现了一种上下文相关的手势运动平滑算法,该方法能够充分利用前后两帧的差异来实现手势运动的平滑过渡,其视觉感观效果较传统插值算法更加平滑自然;同时提出了一种基于统计和规则相结合的手势运动重定向算法,在统计方法的基础上针对不同骨架大小以及运动特性进行规则约束,使得标准模型手势运动数据应用到新模型上而不失其准确性;最后,通过扩展基本手语词表达形式并基于alpha融合技术实现了面向广电新闻节目的虚拟人手语合成显示平台并取得很好的结果.     

基于虚拟人设计与实现机器人舞蹈动作的一种方法

基于三维虚拟人的骨骼模型仿真实现了机器人的舞蹈动作。分析了机器人舞蹈动作运动的基本规律和实现动作的基本方法,基于此建立了三维虚拟人实现机器人舞蹈动作的关键帧数据库,在此基础上利用中间帧的过渡函数实现了虚拟人骨骼模型仿真机器人舞蹈动作的方法。实验中利用NOBODY机器人舞蹈视频实现了三维虚拟人骨骼模型的仿机器人的舞蹈动画,结果证明了方法的正确性和可行性,对于机器人的三维虚拟化和仿真研究具有重要意义。     

基于条件选择四元数球线性插值方程的关键帧插值算法

随着互联网和虚拟现实技术的不断发展,网络立体化趋势越来越明显,迫切需求在这些方面的研究有更大的进展,因此三维互联网应运而生。而三维互联网虚拟人运动实时控制成为了人们日益关注的焦点问题,本文通过提出基于条件选择四元数球线性插值方程的关键帧插值算法,实现了高效生成中间帧,获得连贯、逼真动画的虚拟人运动效果;并通过应用JNI结合Java与OpenGL的新方法,对虚拟人在三维网络运动进行实时控制。     

一种具有逼真效果的虚拟人动画生成方法

针对传统的虚拟人动画逼真度低、动画生成复杂、且动画存在飘移现象的问题,提出了一种基于视频关键帧获取运动数据的虚拟人动画生成方法。首先利用线性混合蒙皮算法建立了新的人体几何模型;其次利用正向运动学方法驱动虚拟人的骨骼模型,并利用平移补偿原则消除虚拟人运动中的飘移现象;最终实现了基于双目正交视觉获取关节运动参数的虚拟人动画。实验结果表明,新方法能逼真地模拟真实人体动作,且方法易于实现、实用性强。     

一种基于传感器的人体上肢运动实时跟踪方法

实时跟踪人体运动是人机交互的重要研究课题,可以广泛应用于虚拟现实、虚拟人运动合成、聋人手语自动生成、计算机3D动画、机器人运动控制、远程人机交互等领域。文中介绍了一种基于传感器的人体上肢运动实时跟踪方法,给出了该方法的虚拟人模型、计算原理与校正方法,最后介绍了整个方法的实现以及在中国聋人手语自动合成中的应用。该方法具有使用传感器少,运动跟踪精度高、计算过程简单而且速度快等特点。     

聋哑学校语文辅助教学系统研究

为了达到辅助老师教聋哑学生语文的目的,开发一套文本翻译成手语的教学系统。采用改进的结巴分词对课文内容进行分词,课文句子转化成词语序列,使用系统编辑功能对词语序列进行编辑,使其满足文法手语要求;同时建立虚拟人,采用关键帧技术制作手语动画,使用Unity3D游戏引擎完成手语动画合成和动画之间的过渡,实现课文内容自动翻译成手语的辅助教学系统。该研究对聋哑学生语文教学有特殊的意义,具有一定的实用价值。     

基于VRML的中国手语三维显示

手语合成的目的是由计算机自动生成文本句子对应的手语，是智能人机接口研究的一个极具挑战性的课题。手语显示是手语合成过程中非常关键的一步，其任务是在文本句子转换为手语码后，将手语码逼真地显示成虚拟人手语运动。介绍了研究中国手语合成时提出的一种基于VRML的三维虚拟人姿态显示方法和连续中国聋人手语显示方法。该方法不仅可以显示逼真的虚拟人合成手语，而且具有很好的通用性，为网络环境中实现不同人体模型的手语表达与传输打下了基础。     

Walk the talk: coordinating gesture with locomotion for conversational characters

Communicative behaviors are a very important aspect of human behavior and deserve special attention when simulating groups and crowds of virtual pedestrians. Previous approaches have tended to focus on generating believable gestures for individual characters and talker‐listener behaviors for static groups. In this paper, we consider the problem of creating rich and varied conversational behaviors for data‐driven animation of walking and jogging characters. We captured ground truth data of participants conversing in pairs while walking and jogging. Our stylized splicing method takes as input a motion captured standing gesture performance and a set of looped full body locomotion clips. Guided by the ground truth metrics, we perform stylized splicing and synchronization of gesture with locomotion to produce natural conversations of characters in motion. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Chinese Sign Language animation generation considering context

Sign language (SL) is a kind of natural language for the deaf. Chinese Sign Language (CSL) synthesis aims to translate text into virtual human animation, which makes information and service accessible to the deaf. Generally, sign language animation based on key frames is realized by concatenating sign words captured independently. That means a sign language word has the same pattern in diverse context, which is different from realistic sign language expression. This paper studies the effect of context on manual gesture and non-manual gesture, and presents a method for generating stylized manual gesture and non-manual gesture according to the context. Experimental results show that synthesized sign language animation considering context based on the proposed method is more accurate and intelligible than that irrespective of context.     

基于视觉技术的手势跟踪与动作识别算法

对工业生产线上规程化操作动作进行手势跟踪与动作识别研究。首先选取YCbCr颜色模型进行手部区域识别,获得完整手部区域;然后利用Euclidean距离变换计算相邻2个手部运动轨迹点之间的距离和各帧图像的手部运动速度;再利用扩展有限状态机模型实现手部运动的分割,将分割的多个动作与建立的动作模板匹配,利用Hausdorff距离匹配法判断匹配结果的准确性,实现手部动作的识别。实验结果表明：该手部动作识别算法对背景干扰和摄像头轻微震动具有一定的抗噪能力,有较高的动作识别正确率,能够满足现实工作环境下的应用需求。     

HandPuppet3D: Motion capture and analysis for character animation

Motion capture is a technique of digitally recording the movements of real entities, usually humans. It was originally developed as an analysis tool in biomechanics research, but has grown increasingly important as a source of motion data for computer animation. In this context it has been widely used for both cinema and video games. Hand motion capture and tracking in particular has received a lot of attention because of its critical role in the design of new Human Computer Interaction methods and gesture analysis. One of the main difficulties is the capture of human hand motion. This paper gives an overview of ongoing research “HandPuppet3D” being carried out in collaboration with an animation studio to employ computer vision techniques to develop a prototype desktop system and associated animation process that will allow an animator to control 3D character animation through the use of hand gestures. The eventual goal of the project is to support existing practice by providing a softer, more intuitive, user interface for the animator that improves the productivity of the animation workflow and the quality of the resulting animations. To help achieve this goal the focus has been placed on developing a prototype camera based desktop gesture capture system to capture hand gestures and interpret them in order to generate and control the animation of 3D character models. This will allow an animator to control 3D character animation through the capture and interpretation of hand gestures. Methods will be discussed for motion tracking and capture in 3D animation and in particular that of hand motion tracking and capture. HandPuppet3D aims to enable gesture capture with interpretation of the captured gestures and control of the target 3D animation software. This involves development and testing of a motion analysis system built from algorithms recently developed. We review current software and research methods available in this area and describe our current work.     

复杂背景下基于傅立叶描述子的手势识别

人的手势是人们日常生活中最广泛使用的一种交流方式。由于在人机交互界面和虚拟现实环境中的应用,手势识别的研究受到了越来越广泛的关注。但是目前基于单目视觉的手势识别技术中,手势分割要求背景简单或者要求识别者戴着笨重的数据手套。而该文结合了运动信息和基于KL变换的肤色模型,在复杂背景下进行手势分割,与传统的基于RGB肤色模型的手势分割相比,在复杂背景环境下得到了很好的分割效果。在对分割的手势区域进行预处理后,该文使用了一种归一化的傅立叶描述子进行手势的特征提取,相比传统的傅立叶描述子更加准确,最后采用了传统的三层BP网络作为模式识别器,手势训练集和测试集的识别率分别达到了95．9％和95％。