具有避障能力的虚拟人姿态优化算法

为了解决复杂环境下的虚拟人运动控制问题,提出一种基于人工势场的具有避障能力的虚拟人姿态优化算法.首先在虚拟环境中根据目标和障碍物建立人工势场,并对虚拟人运动链末端进行无碰撞路径规划;其次将规划后末端每个中间位姿的逆运动学计算问题表示为带位姿和无碰撞约束的舒适度函数优化问题,并进行求解;最后得到虚拟人运动过程中一系列连续的无碰撞姿态,实现自行避障的虚拟人运动控制.通过实例测试验证了文中算法的有效性,该算法可应用于复杂环境下的虚拟人动画和人机工程仿真.     

结合个性化建模和深度数据的三维人体姿态估计

利用深度传感器估计三维人体姿态是计算机视觉领域的一个重要问题,在人机交互、虚拟现实和动画设计等领域有重要的应用价值.针对该问题的主流方法是自底向上的方法,这类方法一般采用分类、回归或检索技术,可以直接从深度数据中估计三维肢体姿态,在人机交互中得到了很广泛的应用.但是这类方法依赖于大规模的姿态数据库,而且结果不够精确.本文提出一种结合个性化人体建模和深度数据的三维姿态估计方法,首先对运动对象建立三维虚拟人模型,然后利用该个性化的虚拟人模型与深度数据之间的点匹配关系构造姿态优化的目标函数,通过迭代优化目标函数,估计出与深度数据相吻合的三维姿态.与传统方法相比,本文方法不需要任何姿态数据库.实验表明,本文方法得到的结果更加精确.     

一种可编辑的三维人体蒙皮网格动画合成方法*

为了使虚拟人情感表达更加逼真,提出了一种可编辑的三维人体动画合成方法。首先建立了三维网格和人体骨架之间的蒙皮关系,构造了关节运动角度的参数模型;然后,对三维人体骨架进行操作,利用线性混合蒙皮算法,驱动虚拟人体的运动。在Visual C++平台上实现了在特定情感状态下的肢体动画,验证了该方法的有效性。     

一种具有边界自适应能力的蒙皮网格生成算法

根据图像生成网格是骨骼蒙皮动画生成的关键步骤，网格质量直接影响动画效果，但网格优化工作量大且严重依赖制作者本身技能。对此，本文提出一种能够自适应图像边界的蒙皮网格生成算法。首先，利用图像轮廓的法向量变换计算得到包围图像的均匀近似多边形；接着使用信息熵作为衡量图形内部灵活性的权重，结合改进的重心Voronoi算法对图形内部采样，获得按权重分布均匀的内部采样点；最后，结合边界多边形顶点与内部点进行带边界约束的Delaunay三角剖分，得到可用于骨骼蒙皮动画的三角网格。实验结果表明本文所提出的算法可生成高质量网格，且高度匹配原图像边界，可用于骨骼蒙皮动画制作。     

一种具有逼真效果的虚拟人动画生成方法

针对传统的虚拟人动画逼真度低、动画生成复杂、且动画存在飘移现象的问题,提出了一种基于视频关键帧获取运动数据的虚拟人动画生成方法。首先利用线性混合蒙皮算法建立了新的人体几何模型;其次利用正向运动学方法驱动虚拟人的骨骼模型,并利用平移补偿原则消除虚拟人运动中的飘移现象;最终实现了基于双目正交视觉获取关节运动参数的虚拟人动画。实验结果表明,新方法能逼真地模拟真实人体动作,且方法易于实现、实用性强。     

基于双相机捕获面部表情及人体姿态生成三维虚拟人动画

为了生成表情丰富、动作流畅的三维虚拟人动画,提出了一种基于双相机同步捕获面部表情及人体姿态生成三维虚拟人动画的方法。首先,采用传输控制协议（TCP）网络时间戳方法实现双相机时间同步,采用张正友标定法实现双相机空间同步。然后,利用双相机分别采集面部表情和人体姿态。采集面部表情时,提取图像的2D特征点,利用这些2D特征点回归计算得到面部行为编码系统（FACS）面部行为单元,为实现表情动画做准备;以标准头部3D坐标值为基准,根据相机内参,采用高效n点投影（EPnP）算法实现头部姿态估计;之后将面部表情信息和头部姿态估计信息进行匹配。采集人体姿态时,利用遮挡鲁棒姿势图（ORPM）方法计算人体姿态,输出每个骨骼点位置、旋转角度等数据。最后,在虚幻引擎4（UE4）中使用建立的虚拟人体三维模型来展示数据驱动动画的效果。实验结果表明,该方法能够同步捕获面部表情及人体姿态,而且在实验测试中的帧率达到20 fps,能实时生成自然真实的三维动画。     

基于单视频图像序列的人体三维姿态重建

提出了至少存在一个深度值已知点的约束条件下,基于单视频图像序列重建人体三维姿态的方法.利用已知间距的平面点阵来标定获得摄像机参数,在透视投影模型下,根据单视频图像序列中人体关节点的二维数据,重建其三维信息.并将人体运动序列按照运动突变点划分为若干子序列,有效消除了二义性的干扰,较为精确的实现了人体三维姿态的重建.给出了该方法的实验过程及计算结果,验证了该算法的可行性和精度.     

基于骨骼蒙皮动画的虚拟人手势合成技术的研究

虚拟人手势合成技术在聋哑人的很多领域都有广泛应用。本文研究了虚拟人运动控制的方法以及骨骼蒙皮动画的原理。利用3dsmax、poser等建模软件对虚拟人模型进行创建,在XNA游戏引擎中,实现了对虚拟人手势等的控制。该种运动控制方式不受动作片段的影响,可以广泛应用于虚拟人运动控制中。     

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3维模型的单视图不规则物体定位

单幅图像中物体的定位需要估计物体在3维空间中的位置和姿态,在静态场景中等价于摄像机定标,具有广泛的应用价值.针对具有3维模型,但缺失纹理信息的不规则物体的定位问题,提出一种基于轮廓匹配的定位方法.首先使用基于图像分割的方法提取输入图像中物体轮廓线,然后可以将图像轮廓线与给定位置和姿态参数下渲染3维模型的轮廓线进行匹配,匹配误差可以表示为位置与姿态参数的函数.由于该函数不能解析表达与求解,需要通过离散采样计算导数及目标函数值.位置与姿态参数的最优值可以通过LM(Levenberg-Marquardt)方法进行求解.实验结果表明,该方法可以快速收敛,并具有很高的精确性和鲁棒性.     

Generating unified model for dressed virtual humans

Scenes with crowds of dressed virtual humans are getting more attention and importance in 3D games and virtual reality applications. Crowd scenes, which include huge amounts of virtual humans, require complex computation for animation and rendering. In this research, new methods are proposed to generate efficient virtual human models by unifying a body and a garment into an animatable model, which has skinning parameters for the common skeleton-driven animation. The generated model has controlled complexity in geometry and semantic information. The unified model is constructed by using the correspondence between the body and the garment meshes. To establish the correspondence, two opposite optimization methods are proposed and compared: the first is to fit the body onto the garment and the second is to fit the garment onto the body. The innovative aspect of our method lies in supporting multiple correspondences between body and cloth parts. This enables us to handle the skirt model which is difficult to be processed by using previous works, due to its topological differences to the body model.     

基于局部姿态先验的深度图像3D人体运动捕获方法

提出一种基于局部姿态先验的从深度图像中实时在线捕获3D人体运动的方法.关键思路是根据从捕获的深度图像中自动提取具有语义信息的虚拟稀疏3D标记点,从事先建立的异构3D人体姿态数据库中快速检索K个姿态近邻并构建局部姿态先验模型,通过迭代优化求解最大后验概率,实时地在线重建3D人体姿态序列.实验结果表明,该方法能够实时跟踪重建出稳定、准确的3D人体运动姿态序列,并且只需经过个体化人体参数自动标定过程,可跟踪身材尺寸差异较大的不同表演者;帧率约25fps.因此,所提方法可应用于3D游戏/电影制作、人机交互控制等领域.     

基于LeapMotion的个体化手部建模与实时交互

虚拟人手的实时建模是以人机交互为核心的VR/AR系统中的重要技术难点，传统的基于LeapMotion的手部跟踪视觉反馈仅展示骨架动画信息，缺少应用演示的真实感。由此，提出了一个快速高效的个体化手部建模与实时交互系统，重点阐述了该系统的的工作原理以及算法。以含有骨架信息的静止手模型为模板，使用LeapMotion跟踪用户手的骨架数据作为输入，提出了基于骨骼尺寸的手部模型自动个体化建模算法。提供了一种基于不完整骨骼运动数据的线性蒙皮技术的改进算法，可快速计算不同手部姿势下骨架之间的变换矩阵，动态更新虚拟手的姿势。实验结果表明，此系统在实验的硬件平台上运行速度可以达到60 f/s，误差稳定在4 mm以内，能为人机交互任务实时提供真实可靠的视觉反馈。     

关节轴角先验对3维人体重建结果的影响

目的 3维人体重建的目标在于建立真实可靠的3维人体模型。但目前基于SMPL（skinned multi-person linear model）模型重建3维人体的实验和一些公开数据集中，常常会出现预测的姿势角度值不符合真实人体关节角度规则的现象。针对这一问题，本文提出设置关节旋转角值域，使得重建的结果真实性更强、更符合人体关节机械结构。方法 根据人体关节的联接结构将各个关节的运动进行划分。根据划分结果计算关节运动自由度，并结合实际情况提出基于SMPL模型的关节旋转值域。提出一个简单的重建方法来验证值域分析的正确性。结果 使用3维人体数据集UP-3D进行相关实验，并对比以往直接根据学习结果生成重建模型的数据。在使用轴角作为损失参数的情况下，重建精度提高显著，平均误差降低15.1%。在使用所有损失函数后，平均误差比直接根据预测值生成重建模型的两段式重建方法降低7.0%。重建结果与UP-3D数据集进行真实性对比有显著的关节联动性效果。结论 本文提出的关节旋转角值域设置对基于SMPL模型进行3维人体重建的方法在进行关节点旋转角回归的过程中起到了很大作用，重建的模型也更符合人体关节运动联动性。     

On adjustment of stereo parameters in multiview synthesis for planar 3D displays

This paper investigates the impacts of stereo parameters in multiview synthesis for planar 3D display and presents a novel parameter adjustment method for reducing visual discomforts and geometric distortions. The proposed method combines the geometry of stereoscopic capturing system with the comfortable viewing rules for the human vision system in three steps. First, an identically sized representation between the virtual space and the display space is established, and the virtual camera parameters are derived based on the stereo geometry. Second, the scale factor between the physical space and the virtual space is computed based on the depth of focus theory to diminish vergence–accommodation conflicts. Last, the capturing and displaying parameters are adjusted according to the comfortable viewing zone and personal preference. Experimental results demonstrated that a reliable basis for multiview image synthesis and a more comfortable stereo perception can be achieved by applying the proposed method.     

船舶狭小空间虚拟人维修姿态建模技术

针对现有虚拟人仿真技术在船舶狭小空间维修作业中存在的效率低下、需要较多人工干预、仿真成本高等问题,提出一种虚拟人姿态混合建模仿真技术。根据狭小空间中人体维修作业的特点,将虚拟人姿态建模分为虚拟人躯干及下肢姿态建模与虚拟人手臂姿态建模两部分。首先,提出一种基于姿态库的狭小空间姿态自动匹配算法,以确定虚拟人在狭小空间中的操作位置与姿态;在此基础上,建立多目标优化模型对手臂姿态进行求解,并实现维修仿真姿态的生成。以某型船舶机舱罐体阀门维修为例的实验结果表明,所提方法可以实现虚拟人姿态的自动定位与生成,且可有效提高维修仿真效率。     

Fast and Efficient Skinning of Animated Meshes

Skinning is a simple yet popular deformation technique combining compact storage with efficient hardware accelerated rendering. While skinned meshes (such as virtual characters) are traditionally created by artists, previous work proposes algorithms to construct skinning automatically from a given vertex animation. However, these methods typically perform well only for a certain class of input sequences and often require long pre‐processing times. We present an algorithm based on iterative coordinate descent optimization which handles arbitrary animations and produces more accurate approximations than previous techniques, while using only standard linear skinning without any modifications or extensions. To overcome the computational complexity associated with the iterative optimization, we work in a suitable linear subspace (obtained by quick approximate dimensionality reduction) and take advantage of the typically very sparse vertex weights. As a result, our method requires about one or two orders of magnitude less pre‐processing time than previous methods.