三维虚拟古代士兵群体运动仿真研究

针对现有的虚拟群体动画技术难以同时保证动画的实时性和真实性等问题,提出了一种采用运动捕获数据和粒子群系统相结合的方法来实现群体的运动。对运动捕获数据进行分析与研究,采用Maya嵌入式脚本语言(MEL)建立并驱动三维骨架模型,从而产生骨架的运动,形成动画,最后采用粒子群系统实现群体的运动。经实验证明,此方法在三维场景中成功实现了古代士兵群体的行军运动仿真,且提高了制作群体动画的效率和逼真度。     

计算机角色动画制作中的可视媒体融合综述

近年来,计算机角色动画在虚拟现实、计算机游戏、动画生成、影视特技及运动仿真等多个领域得到广泛深入的应用,同时在数据上涉及到图像、视频、运动捕获数据、三维模型等可视媒体,已经成为一个多种可视媒体融合的研究领域．在计算机角色动画制作中,传统的仅仅利用单一可视媒体进行模型制作和动画生成的方法正在被基于多种可视媒体融合的方法所取代．文中从可视媒体融合的角度对现有的计算机角色动画研究进行综述,并依据可视媒体融合框架进行归纳和分类．     

计算机视觉与机器学习技术在三维人体动画中的应用综述

近年来计算机视觉与机器学习技术广泛应用于三维人体动画领域中.基于图像/视频的人体运动数据获取技术、数字角色和场景建模、交互式角色动画控制与运动生成等方面都大量应用了计算机视觉技术;同时,机器学习理论在三维人体运动数据重用以及后期智能角色动画创作中扮演了越来越重要的角色,并得到一些很好的研究成果.文中以三维人体动画创作流程为主线对这些方法的基本思想和关键技术进行了归纳与分析,并讨论了三维人体动画制作技术的发展趋势.     

基于特征技术的三维角色动画

为了将动画师从底层繁重的重复性劳动中解放出来,提高动画创作的生产效率,计算机动画的研究开始专注于如何管理、重用已有的运动捕获数据,在此平台上构建高层控制,开发智能化的三维角色动画。本文的工作就是探索运动捕获数据自动处理与重用方法,并在此基础上构建高层的特征技术,实现智能化方便动画师创作．以提高动画创作的生产率。本文提出了运动数据特征化、风格化运动编辑与合成等技术,描绘了一个基于特征的三维动画制作流程。     

一种基于视频的人体动画骨架提取技术

人体动画是计算机动画中最具有挑战性的领域．针对传统人体动画技术的不足,提出了一种新技术来提取视频中的人体骨架,以应用于人体动画．对于任何视频流,该方法都能在图像序列中跟踪人体特征骨架,并建立了透视投影下的三维人体运动骨架序列,最终通过自动注释运动信息建立了可供动画师浏览、查询的运动信息库．这种方法具有素材来源丰富、计算量少、制作高效等特点,而且产生了人体运动非常真实,同时也将动画师从枯燥的工作中解     

基于视频的角色动画

现有的计算机动画制作普遍存在投资大、效率不高等缺陷.为此,提出了利用计算机视觉技术中的一种基于特征的跟踪方法-KL(Kanade-Lucas)算法.首先捕获视频中角色的二维运动信息,然后进行三维重建生成满足动画要求的三维角色运动序列,最后将三维角色运动序列重定向到动画模型中去,从而得到逼真的角色动画.实际运行结果表明,从来源广、成本低的视频中完成角色运动提取与合成,从而生成逼真动画的可行性.     

基于单目视频运动跟踪的三维人体动画

针对传统人体动画制作成本高、人体运动受捕获设备限制等缺陷,提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法。首先给出了系统实现框架,然后采用比例正交投影模型及人体骨架模型来恢复关节的三维坐标,关节的旋转欧拉角由逆运动学计算得到,最后采用H-anim标准对人体建模,由关节欧拉角驱动虚拟人产生三维人体动画。实验结果表明,该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建,可应用于人体动画制作领域。     

一种视频驱动的三维虚拟人动画实现方法

研究实现三维人体动画具有广泛的应用前景和实用意义,提出了一种二维视频驱动的三维人体动画实现方法。基于动态帧的关键帧提取算法从二维视频中构建了二维关键帧集合;基于二维关键帧构建二维人体骨骼模型;利用小孔成像原理和勾股定理计算得到关节特征点的深度坐标,从而得到了反映人体动画的三维数据。实验结果表明,该方法生成的三维人体动画形象逼真、成本低、提高了运动生成的实时性,能够应用于虚拟现实、计算机游戏、三维视频游戏制作等领域。     

基于球B样条的3D人物角色建模与动画

提出一种新的人物角色的快速建模和动画的方法.通过使用球B样条实现以骨架为基础自动构建角色模型以及数据驱动的角色动画生成方法.给定人物角色骨架后,依据人体测量学根据骨骼长度计算出关节点处的半径.通过插值关节点以及半径生成球B样条曲线曲面表示的角色模型.根据所获取的运动数据(来自运动捕获),通过更新控制顶点来更新角色模型,从而实现角色的实时动画.     

基于Kinect的人体姿态估计优化和动画生成

为了生成更准确流畅的虚拟人动画,采用Kinect设备捕获三维人体姿态数据的同时,使用单目人体三维姿态估计算法对Kinect的彩色信息进行骨骼点数据推理,从而实时优化人体姿态估计效果,并驱动虚拟人物模型生成动画。首先,提出了一种时空优化的骨骼点数据处理方法,以提高单目估计人体三维姿态的稳定性;其次,提出了一种Kinect和遮挡鲁棒姿势图（ORPM）算法融合的人体姿态估计方法来解决Kinect的遮挡问题;最后,研制了基于四元数向量插值和逆向运动学约束的虚拟人动画系统,其能够进行运动仿真和实时动画生成。与仅利用Kinect捕获人体运动来生成动画的方法相比,所提方法的人体姿态估计数据鲁棒性更强,具备一定的防遮挡能力,而与基于ORPM算法的动画生成方法相比,所提方法生成的动画在帧率上提高了两倍,效果更真实流畅。     

基于动捕数据驱动的三维民族舞蹈展示方法

三维模型动画在数字化设计和应用中具有重要意义,受到越来越多研究者关注;但如何通过三维数字化原真再现民族舞蹈表演是极具挑战的问题.本论文通过动捕技术采集舞蹈动作实现舞蹈数字化展示.具体方法是:首先利用动捕设备捕获人体动作数据,然后在Maya中进行人物建模、骨骼绑定、蒙皮和权重调节,再通过MotionBuilder将3D模型与动捕数据结合,最终完成了现实舞蹈动作的虚拟人展演.论文构建了一个面向民族舞蹈展演的虚拟场景,并以13个民族的舞蹈为数字化内容,推广动捕驱动的舞蹈展演方法的应用.     

动态3维场景中多角色动画的交互式模拟研究

当前角色动画的合成大多是在预设的场景中,采用导入与角色骨骼模型匹配的运动捕获数据的方法,这就满足不了多种拓扑结构的骨骼模型和实时变化场景的需要。针对上述问题,提出重定向运动捕获数据到多个任意骨骼拓扑结构的算法,通过采用以实时3维动态寻径算法为基础的角色智能寻径模型,结合语音用户接口代替图形用户接口的方法,实现虚拟角色在动态3维场景中的真实感运动。实验结果表明,本方法可以合成流畅而逼真的,与环境实时交互的角色动画,提高了数据重用性,降低了动画合成成本,满足不同动态3维场景中动画合成的需要。     

基于Hermite样条曲线的关键帧插值角色动画

针对角色关键帧动画中的运动平滑性问题,以基于运动捕获数据的角色动画为基础,提出以Hermite样条曲线为基本算法结合四元数球面线性插值算法的方法,对虚拟人体骨骼运动的动画关键帧进行插值,实现虚拟人体角色的动作平滑过渡。经实验证明,本方法实现简单高效,获得的关键帧动画平滑流畅,可广泛用于人体类角色动画的研究。     

一种人体运动重定向方法*

提出人体下肢向量的概念,通过分析人体运动指出下肢向量能保持运动的主要特征,由此提出基于下肢向量特征不变性的人体运动重定向方法,以此提高运动捕获数据的可重用性。该方法面向人体下肢的运动重定向,能够将运动数据从原始骨骼模型重定向到具有不同骨骼长度比例的目标骨骼模型,同时保持原始运动的主要特征。实验结果表明,该方法具有较好的运动重定向效果和较快的计算效率。     

Animating Volumetric Models

This paper describes a technique to animate three-dimensional sampled volumes. The technique gives the animator the ability to treat volumes as if they were standard polygonal models and to use all of the standard animation/motion capture tools on volumetric data. A volumetric skeleton is computed from a volumetric model using a multi-resolution thinning procedure. The volumetric skeleton is centered in the object and accurately represents the shape of the object. The thinning process is reversible in that the volumetric model can be reconstructed from the volumetric skeleton. The volumetric skeleton is then connected and imported into a standard graphics animation package for animation. The animated skeleton is used for reconstruction, which essentially recreates a deformed volume around the deformed skeleton. Polygons are never computed and the entire process remains in the volumetric domain. This technique is demonstrated on one of the most complex 3D datasets, the Visible Male, resulting in actual “human animation”.     

A Data‐driven Segmentation for the Shoulder Complex

The human shoulder complex is perhaps the most complicated joint in the human body being comprised of a set of three bones, muscles, tendons, and ligaments. Despite this anatomical complexity, computer graphics models for motion capture most often represent this joint as a simple ball and socket. In this paper, we present a method to determine a shoulder skeletal model that, when combined with standard skinning algorithms, generates a more visually pleasing animation that is a closer approximation to the actual skin deformations of the human body. We use a data‐driven approach and collect ground truth skin deformation data with an optical motion capture system with a large number of markers (200 markers on the shoulder complex alone). We cluster these markers during movement sequences and discover that adding one extra joint around the shoulder improves the resulting animation qualitatively and quantitatively yielding a marker set of approximately 70 markers for the complete skeleton. We demonstrate the effectiveness of our skeletal model by comparing it with ground truth data as well as with recorded video. We show its practicality by integrating it with the conventional rendering/animation pipeline.     

基于Forge云的艺用人体解剖绘画仿真系统

针对目前人物动画制作以及绘画过程中对人体结构认识不足的问题,以及虚拟现实技术在教育中的优势,提出了一个基于Forge云的艺用人体解剖绘画仿真系统方案.系统按照人体结构比例,采用块面加线的模式完成人物模型的构建及可视化过程,完全遵照动画运动规律,以骨骼动画结合三维动作捕捉的方式实现人体运动仿真.通过Forge云平台和Three.js完成人机交互.最后,将漫画模块和Forge云模块双向通信,完成漫画人物姿态仿真.通过测试证明,该系统的仿真度和易用性较高,为数字化学习和移动学习提供了环境,有助于学习者深入理解人体解剖结构,并正确掌握漫画人物的造型方法.