基于动作捕捉技术的民族舞蹈三维数字化方法研究

研究民族舞蹈三维动捕数据真实全面的获取方法,并以此方法指导摆手舞的三维数据采集。同时本文以舞蹈动画生成为例介绍民族舞蹈三维数据化的后期应用,建立带有民族特色角色建模并辅以骨骼绑定,而后将角色模型与动捕数据进行运动数据绑定,以实现舞蹈三维动捕数据驱动角色模型生成动画的目标,动画制作的效率得到了提高。表明动作捕捉技术可用于保护我国民族舞蹈艺术文化,基于动捕技术的民族舞蹈三维数字化方法的推广将产生积极的社会效益和经济效益。     

基于骨架信息的民族舞蹈典型动作识别

民族舞蹈是中国重要的非物质文化遗产,在动作识别技术应用十分广泛的环境下,对于民族舞蹈文化保护和传承的研究领域还比较空白。为了更好地保护和传承少数民族舞蹈,筛选了5类少数民族舞蹈典型动作片段,结合深度摄像机开发了动作数据采集系统,通过该系统采集民族舞蹈动作骨架信息,构建了民族舞蹈典型动作数据集,使用改进的三维卷积神经网络（3D CNNs）模型对民族舞蹈动作骨架序列进行了识别与分类,并且与其他经典动作识别方法进行了对比,该方法在实验中获得了95%的识别率。研究结果表明,该民族舞蹈数据集构建方法合理,识别模型对民族舞蹈分类有良好的性能,对民族舞蹈动作进行了有效的记录和保存,为民族舞蹈数字化保护提供一种新的方式。     

基于虚拟人设计与实现机器人舞蹈动作的一种方法

基于三维虚拟人的骨骼模型仿真实现了机器人的舞蹈动作。分析了机器人舞蹈动作运动的基本规律和实现动作的基本方法,基于此建立了三维虚拟人实现机器人舞蹈动作的关键帧数据库,在此基础上利用中间帧的过渡函数实现了虚拟人骨骼模型仿真机器人舞蹈动作的方法。实验中利用NOBODY机器人舞蹈视频实现了三维虚拟人骨骼模型的仿机器人的舞蹈动画,结果证明了方法的正确性和可行性,对于机器人的三维虚拟化和仿真研究具有重要意义。     

基于动作捕捉技术的岭南舞蹈数字化保护研究

对岭南舞蹈的保护所面临的问题进行分析．提出基于动作捕捉技术的岭南舞蹈数字化保护方法。和传统的视频记录相比。观看者能够以任意角度、任意距离进行浏览。通过建立岭南舞蹈三维动作数据库与数字化虚拟展示,能真实全面再现每个岭南舞蹈的艺术精华,为今后岭南舞蹈的教学、舞蹈辅助编排、动画制作以及相关的研究工作提供精准的数字化平台。对岭南舞蹈的保护、传承和发展有着深远的意义。     

基于深度迁移学习的人体舞蹈姿态检测方法

常规的人体舞蹈姿态检测方法存在多姿态动作检测精度和识别率较低，因此提出基于深度迁移学习的人体舞蹈姿态检测方法。首先，利用Kinect传感器采集人体舞蹈姿态动作三维数据。其次，基于滑动窗口间接分割原理识别动作类别。再次，利用深度迁移学习建立动作识别模型，识别人体舞蹈的特定动作和非特定动作。最后，结合人体关节位置特征，检测人体舞蹈姿态动作中左手、右手、上身及全身4类局部特征信息。实验分析可知，新的方法应用后，舞蹈姿态检测的交并比值较高，显著提升了检测准确性。     

动作捕捉技术在舞蹈姿态分析和教学中的实践研究

为了将人体运动仿真技术应用到舞蹈姿态分析和教学研究中。研究了舞蹈姿态动作捕捉及分析,包括舞蹈动作的实时采集,舞蹈姿态的模型数据库建立,以及基于特征平面向量的21个关键节点和7个特征匹配平面的舞蹈姿态分析方法;然后,以某健美操班50名学员为实例,划分舞蹈基础和身体素质相当的两组分别进行常规教学和试验教学,试验对比组除了在动作幅度上低于常规组3.9分外,其在动作力度、规范程度方面的打分相比均高出9分以上。研究将动作捕捉技术与舞蹈教学和分析相结合,实现了舞蹈动作的直观反馈和分析,为科学的舞蹈教学提供了数据支撑。     

基于运动捕捉的人体动作识别研究

运动捕捉系统是一种测量物体在空间中运动状况的技术设备。其原理是基于计算机图形学通过传感器或跟踪器观测并记录物体在三维空间中的运动轨迹。拉班舞谱把人体动作空间视为一个空间球体,并划分为27个方位。运动捕捉与拉班舞谱在记录人体动作上都是基于三维空间的角度,所以在研究人体运动捕捉数据时,使用拉班舞谱进行分析记录是可行的。本文基于拉班舞谱的空间划分规则,对三维人体运动捕捉数据进行运动分割和动作识别,实现了基于动捕数据用舞谱记录三维人体动作。这是对由运动捕捉数据生成拉班舞谱的探索,为利用拉班舞谱记录和保护民族民间舞蹈艺术做出了贡献。     

基于动作捕捉传感器的民族舞蹈动作自动识别系统

针对传统舞蹈动作捕捉和自动识别准确率低的问题,设计一个基于动作捕捉传感器的民族舞蹈动作自动识别系统。系统通过构建人体动作数据库,为人体关节动作模型提供数据参考,利用传感器读取数据后,将读取数据置入三维人体动作模型中,将其与数据库中的标准动作进行匹配,找出舞蹈训练者的错误动作并进行纠正,以此实现舞蹈动作自动识别。测试结果表明,对比于其他动作识别系统,本系统在动作识别角度和关节点定位方面与Kinect标准值间的误差最小,识别准确率高达97.6%,综合分析可知,本系统可实现民族舞蹈动作的精准捕捉和自动识别,具有一定的有效性。     

基于深度学习的机器人舞蹈自动生成研究

在舞蹈机器人构建过程中,针对传统舞蹈生成算法无法精确匹配音乐的问题,结合深度学习的特征提取特点,构建一个基于深度学习的舞蹈生成模型。首先对模型进行整体设计,分别对舞蹈和音频进行特征提取;然后对生成模型的各个功能模块进行设计和实现,利用机器人对舞蹈动作进行展现。实验结果表明,设计的模型生成舞蹈与音频较为匹配,与真实舞蹈动作十分接近,本模型的质量评估值为51.19,该模型对舞蹈姿态序列的分类识别效果准确,音乐匹配率更精准,舞蹈生成效果最佳。     

民族文化遗产数字化保护技术概述

当今时代计算机的迅速发展和图形图像处理技术及虚拟现实技术的不断提高为民族文化遗产的数字化保护奠定了坚实的基础。该文介绍目前数字化处理的关键技术,如三维激光扫描数字建模技术、点云数据的处理、三维彩色模型实现方法等以及数字化民族文化遗产对民族文化遗产的保护有着十分重要的作用。同时,通过对比、研究国内外数字化文化遗产的相关情况,说明将民族文化遗产数字化是一种必然趋势。     

Silk road dance exhibition system based on motion capture

Silk Road dance is an excellent traditional Chinese dance drama, which has high artistic values. This article introduces the virtual performance techniques of Silk Road based on motion capture. First, obtain the dance data using motion capture technique according to the features of dance itself, then establish figure model, finally combines these data to make 3-D animation system to perform Silk Road, meanwhile designs some interfaces to introduce it. This system excavates details of the dance, and can be reference of man-machine interaction and animation production.     

Kinect动作捕捉技术在三维动画教学中的应用与实践

针对传统三维角色动画制作成本高、时间长的问题,文章介绍了一种应用Kinect动作捕捉技术实现高效制作三维角色动画的方法。该方法借助Kinect体感摄像机捕捉真人的动作生成骨骼关节的关键帧数据并输出bvh动作路径文件,然后把bvh动作路径数据导入C4D软件中,就可以驱动角色模型完成角色动画的制作。把这种方法运用到三维角色动画教学实践中,有利于提高学生学习的兴趣和效率。     

Quantification of dance movement by simultaneous measurement of body motion and biophysical information

The purpose of this research is a quantitative analysis of movement patterns of dance,which cannot be analyzed with a motion capture system alone,using simultaneous measurement of body motion and biophysical information.In this research,two kinds of same leg movement are captured by simultaneous measurement;one is a leg movement with given strength,the other is a leg movement without strength on condition of basic experiment using optical motion capture and electromyography (EMG) equipment in order to quantitatively analyze characteristics of leg movement.Also,we measured the motion of the traditional Japanese dance using the constructed system.We can visualize leg movement of Japanese dance by displaying a 3D CG character animation with motion data and EMG data.In addition,we expect that our research will help dancers and researchers on dance through giving new information on dance movement which cannot be analyzed with only motion capture.     

三维动漫制作与虚拟现实结合技术研究

基于为高校三维动漫教学提供良好的教学技术和实验平台,研究了三维动漫制作与虚拟现实技术相结合的方法,采用三维计算机图形技术CG(Computer Graphics)、影像技术和运动捕捉系统,实现高质量高效率的三维动漫制作。介绍了将动漫技术、虚拟现实VR(Virtual Reality)设备和网络技术相整合的交互动漫虚拟环境建设方案。     

基于运动捕获数据的虚拟人动画研究

随着三维游戏等行业对计算机动画制作需求的增加,在三维动画制作软件中人工调整虚拟人动作的工作方式已经不再适合现在的计算机动画制作。运动捕获技术是直接记录物体的运动数据并将其用于生成计算机动画,具有高效率、所生成的动画真实感强等优点,因而获得了广泛应用。提出了一种利用运动捕获数据来生成动画的方法,基于运动捕获得到的数据建立并驱动三维骨架模型,从而产生骨架的运动,形成动画。该方法可以充分利用现有的大量运动捕获数据,因此具有较大的应用前景。     

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。     

基于语音驱动的三维人脸动画技术综述

随着三维数字虚拟人的发展,语音驱动三维人脸动画技术已经成为虚拟人交互的重要研究热点之一.其关键技术在于语音-视觉映射模型的建立以及三维人脸动画的合成.首先分析了音-视素匹配法和音-视觉参数映射两类方法的特点;之后阐述了目前三维人脸模型的建立方法,并依据三维人脸模型的表示方法不同,分析了不同运动控制方法的优缺点;然后阐述了语音驱动三维人脸动画的主观评价和客观评价方法;最后总结了语音驱动三维人脸动画技术的未来发展方向.