基于共形几何代数的三维人体骨架运动序列

为了解决虚拟试衣中人体模型可以动态展示服装效果的问题,提出三维人体骨架动态建模。在基于三维人体模型的骨架自动提取的基础上,采用共形几何代数方法描述人体关节点的运动并通过相邻关节点的位置变化表达不同的人体动作。用关键帧插值法实现人体姿态的序列动作,选择螺旋运动算子实现了基于2D视频图像的3D人体骨架姿态的参数估计,建立了骨架运动模型。三维人体骨架模拟视频动作证实了该方法的高效性。     

面向服装CAD的多因素驱动人体模型变形技术研究

在以人体模型为基础的3维服装CAD系统中,为了获得设计师所需形体尺寸各异的人体模型,提出了一种多因素驱动人体模型变形的方法.该方法将人体模型的变形驱动因素分为尺寸因素、姿态因素和局部体形因素3类,并相应地提出了尺寸驱动、姿态驱动及局部体形驱动的人体模型变形算法.其中尺寸驱动采用基于截面环的 算法和基于模板插值的算法,通过对人体特征尺寸进行改变来驱动人体变形;姿态驱动是通过关节变形算法来实现特定姿态的变形,并通过建立姿态库,以实现快速姿态匹配;局部体形驱动包括基于特征面尺寸和基于特征面形状的调整,以得到具有局部特征的人体.实例表明,该方法可对已有的人体进行快速变形,以获得用户所需的人体模型,从而满足了服装CAD中对人体模型的多样性需求.     

虚拟人自适应行为的多目标模糊评估与仿真

使用模糊多目标评估方法定义人体的舒适度概念.在舒适度评估的基础上,运用基于规则的多阶段行为尝试策略实现虚拟人的行为规划;采用纳什平衡理论来优化虚拟人体模型的工作姿态.该方法可生成适应环境的人体连续行为仿真,并提供综合工效评估结果.     

基于国标人体测量学数据的虚拟人缩放方法

具有准确人体测量学数据的虚拟人模型在虚拟制造和虚拟维修领域有重要的理论和现实意义。此外,根据某些人体测量学数据,参照典型的人体模型生成特定的虚拟人,即实现人体模型的参数化控制,对于合理地进行人机功效分析也有重要的应用价值。该文在分析我国成年人体测量学数据标准的基础上,通过研究Jack软件中人体模型表示方法和人体测量学数据之间的映射关系,提出了一种基于人体测量学数据的人体模型动态缩放方法。利用该方法在Jack软件中建立了基于国标人体测量学数据的人体模型动态缩放子系统。     

个性化三维人体模型快速建模方法

采用模型重用的思想,通过输入21个人体测量学参数对标准人体模型进行编辑,实时获得相应体型的个性化三维人体模型．该方法使得编辑过程能够实时完成;生成的人体模型可以方便地驱动;精选的21个人体测量学参数覆盖了人体各处的细节,能够比较完整地描述人体的外形特征,满足对人体模型个性化的需求．     

基于骨骼的三维虚拟人运动合成方法研究

针对虚拟人运动合成中建立的人体模型存在复杂化、合成的虚拟人运动序列逼真度差的问题,提出了一种基于骨骼的虚拟人运动合成方法。在分析人体结构的基础上,通过三维图形软件获取人体骨骼数据,构建虚拟人体的骨骼模型。另外,将关键帧四元数球面插值算法与时间和空间变形方法相结合,生成多样化的虚拟人运动序列。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于微型传感器驱动的三维实时运动人体模型

建立一种运用于人体运动捕获与再现系统的人体模型,实现人体运动实时控制模型的运动.根据微型传感器人体运动捕获与再现系统的特点,提出一种三维人体模型的层次化结构建模方法和多边形分组皮肤变形方法.该方法以生物动力学为基础,根据人体关节的运动特征进行分层表示,采用传感器数据驱动并控制人体骨架模型的运动以及皮肤模型的变形,实时再现真实人体运动.实验表明,新建模方法适用于传感器数据驱动人体模型的实时运动再现,并能够逼真地体现人体运动的生物力学特征.     

基于特征向量匹配的舞蹈实时姿态分析方法

针对人体运动姿态可自由编辑的特性,提取人体骨架模型,建立人体运动姿态模型库,分析了运动捕捉系统在舞蹈训练中的应用,提出基于特征平面间相似性匹配的方法来计算模型各部件间运动数据参数。经过验证,该方法对于人体姿态的分析具有较高的准确性、鲁棒性,使得舞蹈演员能够准确的对比出与标准舞蹈动作的差异,为舞蹈者进行科学舞蹈训练提供了理论支持。     

基于条件先验人体模型的人体姿态估计

人体姿态估计算法中的人体模型是对人体部位或关节间外观和空间关联情况的数学描述。虽然当前已经有部分人体模型在建立时考虑到了部位或关节的空间定位会满足一定的先验分布，但却都将基于同样先验分布建立的人体模型用于不同待处理图片进行人体姿态估计，并没有考虑到不同图片中的实际定位对先验分布服从程度的不同。为此，提出了一种基于条件先验的人体模型，在人体模型中添加自适应调节参数，参数值根据待处理图片中关节可能定位与外观模型相似度的大小来确定，从而达到根据待处理图片自适应调节先验分布在计算关节定位概率时所起作用大小的目的。将基于条件先验的人体模型用于人体姿态估计，仿真实验表明，与现有基于先验的人体模型相比，所提人体模型用于人体姿态估计时获得了更高的估计准确度。     

基于Poser的个性化人体模型运动仿真技术研究

根据服装工业对数字化动态人体模型的需要,提出了一种建立人体动态模型的新方法.该方法针对特定人体的三维扫描数据,用逆向工程软件Geomagic Studio实现个性化的三维人体NURBS曲面模型的构建,将完成后的人体曲面模型导入Poser软件,利用人体特征点确定关节位置, 建立相应的人体骨骼模型, 并将人体表面模型与骨骼模型相匹配,实现人体运动仿真.实验证明,所建立的人体动态模型在外观形状和运动姿态上具有较高的真实性, 操作简便,易于掌握.     

基于约束物理系统和运动捕捉的人体运动仿真

为了能在基于PC平台的虚拟现实中实现更具真实感的人体运动仿真,该文提出一种改进的约束求解方法,将人体建模为基于约束关节树的骨骼结构。约束模型的求解采用基于线性互补问题的求解方法,同时结合相应的运动捕捉数据。实验结果表明,该方法所获得的运动数据不仅能满足交互式要求的帧速率,而且由于算法基于人体运动捕捉原始数据,使得虚拟人体与环境进行实时交互运动的过程更加真实。仿真结果以每帧的三维图像表示,可以形象地显示每秒60帧的人体运动。     

基于足迹采样的运动编辑

针对人体两足动画提出一种基于足迹采样的运动编辑算法．足迹很好地描述了两足动画中必须满足的时空约束，通过调整足迹的位置与朝向来编辑两足动画是一种较为自然、直观的交互方式．为有效、快速地生成编辑后的动画，采用一种实时的逆向运动学算法求解两足动画中的支撑脚约束，然后使用层次B样条技术构造偏移映射完成编辑．为了便于逆向运动学算法的求解，提出基于采样的方法来计算质心轨迹．     

基于虚拟现实的装甲车辆运动仿真研究

装甲车行驶中车体姿态的仿真是模拟驾驶训练系统的关键技术.为实现不同地形下基于虚拟现实的装甲车辆驾驶模拟,本文提出了基于虚拟现实的装甲车辆运动仿真方法.首先,构建装甲车辆的结构、外形和真实的地形,采用第一和第三视角同步显示驾驶场景;其次,建立车辆行驶的动力学模型,求解车身在不同地形下的车身姿态数据;最后,通过Unity3D引擎实现整个场景和车体姿态的动态渲染.通过实验证明,该方法能够准确的模拟各种地形条件下的车体姿态,真实的仿真车辆的运行状态.     

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.     

3维人体运动编辑与合成技术综述

为了使人们对3维人体运动编辑与合成技术有个概略了解,对当前3维人体运动编辑和合成技术的研究现状进行了系统阐述。首先对4大类3维人体运动合成方法进行了分析比较;然后按照运动捕获数据的表示方法、运动编辑技术、运动合成技术3个方面着重分析了运动捕获数据驱动的运动合成方法的发展现状;最后对目前3维人体运动编辑与合成技术研究中的难点问题及未来研究重点进行了展望。     

人体运动的非线性降维及新运动生成

为了提高现有运动数据的可重用性,生成更为丰富的新运动,提出快速自适应比例高斯过程隐变量模型,以及基于该模型的人体运动数据降维及运动生成方法.通过对运动数据进行统计学习,获得运动数据在隐空间的一个低维映射来实现非线性降维,同时获得了该运动的姿态空间的概率分布,其大小反映了该姿态的自然逼真程度;在给定末端约束条件下求取满足约束的、同时概率最大的姿态,并将其作为逆向运动学的解,克服了传统逆向运动学算法计算烦琐、效果不逼真的缺点.实验结果表明,该模型具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,同时能够自适应运动编辑的方向,有效地扩大运动的可编辑幅度.     

Compression of Human Motion Capture Data Using Motion Pattern Indexing

In this work, a novel scheme is proposed to compress human motion capture data based on hierarchical structure construction and motion pattern indexing. For a given sequence of 3D motion capture data of human body, the 3D markers are first organized into a hierarchy where each node corresponds to a meaningful part of the human body. Then, the motion sequence corresponding to each body part is coded separately. Based on the observation that there is a high degree of spatial and temporal correlation among the 3D marker positions, we strive to identify motion patterns that form a database for each meaningful body part. Thereafter, a sequence of motion capture data can be efficiently represented as a series of motion pattern indices. As a result, higher compression ratio has been achieved when compared with the prior art, especially for long sequences of motion capture data with repetitive motion styles. Another distinction of this work is that it provides means for flexible and intuitive global and local distortion controls.     

基于非线性流形学习的3维人体运动合成

为了实现3维人体运动的有效合成,提出了一种基于非线性流形学习的3维人体运动合成框架及算法,并可应用于方便、快捷、用户可控的3维人体运动合成。该合成算法框架先采用非线性流形降维方法将高维运动样本映射到低维流形上,同时求解其本征运动语义参数空间的表达,然后将用户在低维运动语义参数空间中交互生成的样本通过逆向映射重建得到具有新运动语义特征的3维运动序列。实验结果表明该方法不仅能够对运动物理参数（如特定关节的运动位置、物理运动特征）进行较为精确的控制,还可用于合成具有高层运动语义（运动风格）的新运动数据。与现有运动合成方法比较,该方法具有用户可控、交互性强等优点,能够应用于常见3维人体运动数据的高效生成。     

State of the Art in Example-Based Motion Synthesis for Virtual Characters in Interactive Applications

Animated virtual human characters are a common feature in interactive graphical applications, such as computer and video games, online virtual worlds and simulations. Due to dynamic nature of such applications, character animation must be responsive and controllable in addition to looking as realistic and natural as possible. Though procedural and physics-based animation provide a great amount of control over motion, they still look too unnatural to be of use in all but a few specific scenarios, which is why interactive applications nowadays still rely mainly on recorded and hand-crafted motion clips. The challenge faced by animation system designers is to dynamically synthesize new, controllable motion by concatenating short motion segments into sequences of different actions or by parametrically blending clips that correspond to different variants of the same logical action. In this article, we provide an overview of research in the field of example-based motion synthesis for interactive applications. We present methods for automated creation of supporting data structures for motion synthesis and describe how they can be employed at run-time to generate motion that accurately accomplishes tasks specified by the AI or human user.     

人体运动路径的编辑算法

对现有的路径编辑方法进行了较大改进,将运动自动简化技术引入到传统的时空优化方法中,同时将物理约束引入到传统的路径变换方法,保证了优化过程的快速收敛和结果运动的物理真实性.算法框架包括模型简化、运动简化、路径编辑、运动合成和运动复原等5个部分.实验结果表明,该算法能够将人体运动从原始路径上成功地映射到新路径上.