人体运动合成中的机器学习技术综述

近年来,机器学习技术被广泛应用于人体运动合成,取得了很多研究成果,这得益于运动捕获技术的成熟和使用.运动捕获技术使数据驱动的方法成为人体运动合成的主流,而机器学习技术能够有效地处理人体运动数据这类维数高且在时间和空间两个维度都具有较大相关性的数据.文中以机器学习方法为主线,结合各类方法的特点,对人体运动合成中的应用进行总结和归纳;同时,还展望了人体运动合成和运动数据处理技术未来的发展趋势.     

结合低维运动模型和逆运动学的风格化人体运动合成

如何得到满足用户指定约束的风格化运动是近年来计算机动画领域的研究难点,针对这个问题,提出一个基于独立特征子空间的低维运动模型,该模型可以较好地参数化运动风格,并在此基础上提出了一种合成满足约束的风格化人体运动的算法.该算法在低维空间中求解反向运动学问题,并在风格子空间中响应用户输入的风格参数,使用户可以在指定关键帧末端约束的同时对风格进行编辑.实验结果表明:文中算法效率高,具有良好的交互性,能够用于动画的交互式编辑和与合成.     

基于BOTDR的传感光纤固定方式研究

光纤固定困难制约了应用光纤监测的许多领域.针对边坡变形监测中光纤固定方面遇到的问题,利用摩擦力对张力分布的影响,提出采用缠绕方式固定光纤的方法.通过对缠绕模型的力学理论分析,缠绕光纤固定方式下加载前后光纤应变特征的测试研究,并结合深泽乡滑坡表面变形监测的实际应用,对缠绕固定光纤监测方法的有效性进行了全面的讨论.结果表明缠绕方法能有效固定光纤.基于BOTDR距离分解度,推导给出了缠绕方式固定光纤时缠绕长度的确定方法;结合滑坡监测工程实践,提出了合理设计布线方式,解决了边坡表面地形起伏对光纤固定的影响,其铺设方式还便于及时修复监测系统出现的问题.     

贝叶斯推断在MCDB分布式平台上的实现

提出了应用贝叶斯统计方法在分布式数据库MCDB上处理超大规模数据的实现方法,并以贝叶斯线性回归、话题模型的LDA和狄利克雷过程的聚类算法为例进行了论证.用户可以通过SQL语言定义变量之间的关系进行模拟.探索了一种使用简洁的SQL设计大规模统计学习系统的方法,其利用MCDB能够自动解决并行化和资源优化问题,以获得高性能的并行处理能力.     

基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪

目前,基于GPU或多核CPU加速的光线跟踪算法是与硬件相关的.研究具有跨平台性能的实时光线跟踪算法既具有挑战性,又具有很强的应用价值.为此,提出一种基于OpenCL并且跨平台的动态场景实时光线跟踪绘制算法.首先通过对通用GPU并行处理性能进行发掘,将光线跟踪中KD-Tree建立、场景遍历和绘制3个过程均设计在GPU上,而CPU只负责其中各过程的调度,从而充分利用了GPU的计算性能,并有效地降低了数据传输开销;通过设计并行分区、并行SAH、紧密的数据管理以及区间性叶结点存储等算法,在GPU中高效、高质量地建立动态场景的KD-Tree,同时高质量的KD-Tree也有效地加速了场景的遍历速度.该算法以广度优先和大规模并行模式建立K D-Tree,更具通用性,既可以运行于NVIDIA GPU(CUDA GPU),也可以运行于AMD GPU.实验结果表明,文中算法可以在NVIDIA GPU和AMD GPU上对中等规模的动态场景实现实时光线跟踪绘制.     

基于内部球的三维模型逼近与聚类

为了实现物体间的快速碰撞检测,提出一种三维模型球体逼近表示方法.首先在三维模型体素化基础上构建了模型内部球逼近,以改进内部球数目和球体连续性效果;接着通过基于测地距离的改进计算对内部球进行聚类,得到有意义的分类结果,可用于模型内部球的层次结构树构造和模型语义分割等.实验结果表明,该方法是可行和有效的.     

平行散点图:基于GPU的可视化分析方法

提出一种分析多维数据集之间关系的信息可视化方法--平行散点图.结合平行坐标、散点图方法,综合了焦点 背景、多视角、多视图、刷子等交互与可视化策略,使人有效地观察与分析多维数据集之间的连接关系;利用统一渲染GPU对粒子、线段、公告牌等的绘制与输出功能,在千万级数据集上达到较强的深度感与交互级的绘制性能;提出GPU上基于空间填充曲线的聚类算法,可交互式地降低连接线的视觉杂乱度;将连接、聚类与可视化整合为一个基于GPU的系统,在千万级数据集上达到交互级的可视化分析.     

基于Level Set曲面的蛋白质分子场特征分析

阐述了利用Level Set模型抽取并分析蛋白质分子场特征方面的工作.从蛋白质分子结构出发,基于分子力学和分子动力学理论计算得到蕴含丰富生化信息的分子场数据;设计了一种有效的Level Set模型揭示分子场能量突变区域;进而构造体特征函数,抽取并分析Level Set曲面的拓扑结构特征;最后对同一蛋白质不同状态下的LevelSet曲面进行多属性比对.采用文中方法可成功地抽取蛋白质分子场的重要特征,所抽取的特征与已有生物学结论一致,如DPS蛋白质与铁离子结合的空腔区域、HIV-1蛋白酶内部的水分子排出通道,以及HIV-1蛋白酶在水溶液中进行SMD模拟时的生物活性变化等.     

大规模海浪场景的真实感绘制

针对计算机图形学中大规模海浪场景绘制的难题,提出一种实时绘制高真实感海浪的方法.首先提出同心圆网格模型来模拟海浪表面;然后利用基于GPU的快速傅里叶变换方法生成海浪高度图,并模拟了Choppy波,减轻了磁砖效应.分别采用立方体纹理映射、平面反射及Phong镜面反射技术模拟海面对天空、景物、太阳的反射效果,并在海面的折射效果中考虑了海水深度的影响.最后模拟了海浪中的泡沫以及景物在海面上的阴影效果.该方法已成功地应用在航海模拟器中.     

基于四面体控制网格的模型变形算法

提出一种鲁棒的保体积保表面细节的模型变形算法.首先将输入模型嵌入到一个稀疏的四面体控制网格中,并且通过一种改进的重心坐标来建立两者的对应关系;然后通过用户的交互,对控制网格建立一个二次非线性能量函数对其进行变形,而输入模型的变形结果则可以通过插值来直接获得.由于能量函数的优化是在控制网格上进行的,从而大大提高了算法的效率.与此同时,提出一种新的能量--Laplacian能量,可以使四面体控制网格进行尽量刚性的变形,从而有效地防止了大尺度编辑过程中模型形状的退化现象.文中算法还具有通用性,可支持多种模型的表示方式,如三角网格模型、点模型等.实验结果表明,该算法可以有效地保持输入模型的几何细节、防止明显的体积变化,得到了令人满意的结果.