基于双重优化的连续手势识别方法

基于计算机视觉的连续手势识别因为其自然性和便捷性在大型互动娱乐、互动教育等方面得到了广泛应用。在连续手势识别过程中,解决手势分割问题的已有方案多存在计算量大效率低的缺点;解决独立手势识别问题的已有方案多存在训练参数设定过程复杂的缺点。针对这两个问题做出两点优化:其一,提出一种基于隐状态模式归一化的方法对连续手势进行分割,提高了手势分割的效率;其二,提出一种基于参数自反馈调节的独立手势训练和识别方法,降低了独立手势训练的难度,并提高了识别的精度。实验证明,提出的基于双重优化的连续手势识别方法与原有方法相比在精度和效率上都有较大提升。     

一种联合采样的神经网络光场

相比传统的光场绘制技术,神经网络光场(NeRF)方法可使用神经网络拟合场景的光线采样,将隐式编码输入图片的光场,合成新视图. 针对NeRF方法训练时间长,绘制视图慢的问题,提出了一种基于联合采样的NeRF方法,通过使粗糙网络和细腻网络共享均匀采样结果的方法,减少了不必要的光线采样,从而加快了网络训练和视图合成的速度. 实验结果表明,在取得近似视图合成质量的情况下,与NeRF方法相比,所提方法的训练时间减少了20%,视图合成的效率提高了25%.     

基于参数化运动合成的运动图构建及其应用

虚拟人运动的可控性和逼真性是虚拟现实应用中追求的重要目标,为了实现对虚拟人的灵活控制,合成出逼真的运动序列,提出了基于参数化运动合成的运动图方法.运动图的结点中存储了具有明确含义的控制参数,通过改变控制参数合成不同的运动片段,可以实现对虚拟人的灵活控制;提出了一种改进的运动融合方法,运动图的边将不同运动片段进行融合,有效的避免了脚步滑动和根关节朝向抖动的产生.根据用户对交互控制和路径轨迹的不同应用需求设计实验,实验结果表明,方法不仅具有较高的控制精度,而且合成的运动序列逼真自然.     

一种基于采样点的大规模群体实时三维可视化方法

大规模群体的三维可视化是虚拟现实领域的研究热点之一.目前,由于驱动方法与渲染效率的问题,在虚拟空间中创建的大规模虚拟群体很难同时满足驱动与渲染过程的逼真与实时.该问题对于群体规模庞大,个体外形、动作具有一定程度个性化,需要进行独立运动控制的场景尤为明显.针对这一问题,提出了一个高效的大规模虚拟群体三维可视化方法:首先,通过使用模板派生技术从少量模板模型派生出大量外观各异的个体模型;其次,使用运动数据个性化变形技术实现了运动数据的重用;最后,使用基于采样点的渲染技术实现了大规模数据的实时显示.在上述工作基础上,研究并开发了一套大规模虚拟群体的三维可视化系统,能够方便的在普通PC机上实时、逼真的展示大规模的运动虚拟群体,并实现了60000群众紧急疏散过程的实时三维可视化.     

一种用于群体模拟的分层次避障法

个体避障是实现基于主体的(agent-based)群体模拟中一个很重要的问题,为了实现个体间以及个体和环境间的碰撞避免并杜绝穿透,人们提出了大量避障方法.但是,这些方法面临的挑战在于:如何杜绝穿透现象并最大程度地减少由于避障需求而带来的个体行为模拟上的空间限制和失真.针对这一问题,提出了一种分层次避障方法,从静态避障、动态避障、穿透矫正3个不同的层次对避障进行处理.静态避障层和动态避障层通过对物体的划分和分别避障,极大地减少了各层次避障时需要考虑的各种复杂情形;而基于可变包围盒和原位置的穿透矫正层则有效地杜绝了模拟中出现的穿透现象,也消除了现有模拟中由于避免穿透而引入的空间限制和失真.     

基于环约束的虚拟人动态LOD技术

针对虚拟人体模型及其运动序列提出一种简化方法．首先在人体骨架节点（关节）等基本模型表面附近添加环形约束，结合Qslim算法生成基本简化模型；其次利用顶点混合方法从基本简化模型生成简化序列．实验结果表明。该方法可生成逼真的简化运动序列，且在简化过程和LOD控制过程中均独立于具体运动序列，适合规模群体的实时驱动．     

等值线自动建立拓扑关系算法与快速填充应用

通过构建“拓扑包含二叉树”,找到了一种自动建立等值线拓扑关系的新方法,并且提出了一种基于拓扑关系的等值线图快速填充算法,从而很好地解决了在任意比例尺、任意高程间隔、任意边界情况下,实现等值线矢量快速填充应用效果的难题。该方法已在海底地形可视化与自动在图技术研究中实现了成功地应用,并取得了良好的效果。     

布料运动模型参数学习方法

为了在布料运动仿真中通过调整其中的模型参数表现不同材质布料的运动差异,提出一种基于实例的布料运动模型参数学习方法.该方法利用运动捕获设备获取布料样本的运动实例数据;通过仿真数据与实例数据对比,利用遗传算法逐步进化、学习得到布料运动模型的全部参数.采用文中方法对6种不同材质布料的运动模型参数进行学习,并利用学习结果合成相应的布料运动模拟数据.实验结果表明,每段布料运动模拟数据(时间长度为5 s)与实例数据间的相对位置误差小于6%;在相同外力驱动下,不同材质布料的运动模拟结果能够较好地反映不同材质布料的运动特性.     

一种基于混合模型的实时虚拟人服装动画方法

实时服装动画生成技术能够为三维虚拟角色实时地生成逼真的服装动态效果,在游戏娱乐、虚拟服装设计展示等领域有着广泛的应用前景.其难点在于如何建立服装动画计算模型,在实时计算的前提下获得最佳的服装动画生成效果.在对服装模型与人体模型在运动过程中发生的位置冲突(collision,也称碰撞)进行分析的基础上,研究并提出了一种基于混合模型的实时虚拟人服装动画计算模型.首先,根据服装动画样本数据中服装与人体发生位置冲突的信息,对服装与人体的运动相关性进行分析;在此基础上,提出并实现一种新的混合策略,将具有较好服装动态模拟效果的动力学计算模型与具有较高计算效率的几何变形方法进行混合,建立支持实时计算且效率可动态控制的服装动画计算模型.实验结果表明,该计算模型能够实时地生成具有较好视觉逼真性的服装动画.     

面向智能交通系统的仿真路网快速建模方法

提出了一种面向智能交通系统的仿真路网模型,与传统路网模型相比,增强了几 何表达和拓扑表达能力,同时其上可附着丰富的交通属性数据,能够满足精细化智能交通仿真 的需求。在此基础上,研究了一种路网数据迁移方法,从现有电子地图快速提取并构建面向智 能交通系统的道路路网。通过对几何精确性、拓扑完备性和建模高效性的测试表明,该路网模 型及其建模方法,提高了交通仿真基础路网建模的效率,降低了建模成本,为智能交通仿真的 广泛应用提供了高效、可靠的道路数据来源。