手语合成中的多模式行为协同韵律模型

利用大量真实多模式行为数据进行学习训练、获取单模式行为的韵律模型以及多模式行为之间的协同关联模型的方法,来实现虚拟人多模式行为之间的协同.重点给出了多模式行为的韵律模型描述,同时给出基于手语韵律参数与语音韵律特征融合的协同控制韵律模型以及韵律参数获取方法,并运用于多模式行为协同控制中,取得了较好的实验结果.与传统的规则法相比,该学习方法更能刻画多模式之间协同关联的复杂性,更好地实现虚拟人多模式行为合成的逼真性.     

一种新的手势运动数据重定向方法

提出了一种新的重新定向手势运动数据的方法.它把通过运动捕获设备捕获的手势数据重新定向到具有不同大小和比例的虚拟人模型上,从而生成与原运动含义相同且真实自然的动画.首先通过手势特征分析在人体上选择关键敏感点和次关键敏感点,然后利用提出的基于空间相对位置的方法确定重定向后敏感点的位置,最后采用改进的逆运动学方法实现了手势运动的重定向.实验表明,提出的方法使得中国手语合成系统的可懂度提高30%以上.     

虚拟主持人的设计与实现

虚拟主持人是虚拟现实、虚拟演播室、计算机图形学和计算机动画等技术发展的结果。从出现的媒体来看可把它分成电视虚拟主持人和网络虚拟主持人。就其播报方式而言可分成实时的和非实时的虚拟主持人。以其实现技术而论又可分成基于关键帧动画的虚拟主持人、基于人工智能技术的虚拟主持人和基于跟踪设备的实时虚拟主持人等。本文结合中科院计算所虚拟主持人关键技术的研究课题,介绍了虚拟主持人的设计和制作流程及其相关技术,并介绍了一个手语新闻虚拟主持人系统。     

个性化虚拟人体模型骨架生成方法

采用基于自动化骨架匹配和可视化骨架编辑的方法，可以方便地完成个性化的骨架建模．首先定义一个标准的虚拟人骨架模板，通过骨架模板与人的几何模型的自动匹配，得到初始的骨架模型；然后利用可视化的骨架编辑工具，就可以很容易地生成个性化的虚拟人骨架．实验表明：该方法可以快速、简单地生成精确的个性化的骨架模型，方便虚拟人运动显示。     

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。     

并行AVS实时编解码器设计与实现

介绍了一种并行AVS实时编码器的设计,它包括音视频数据输入、音视频编码、传输流系统复用器、输出和控制部分,其中重点介绍了视频编码器和传输流系统复用器的设计和实现.实验结果证明,实现标清AVS实时编码器是可行的.