人体运动捕获数据的重用技术综述

人体运动捕获数据作为一种新型的多媒体数据,因其高度的逼真性,已经在多个领域得到了广泛的应用。但运动捕获设备的高昂价格导致运动捕获数据使用的成本过高,所以运动重用技术就成为解决这一问题的有效手段。可是运动捕获数据复杂的结构和特性给运动重用带来了很大的挑战,尽管已经过多年的研究,但仍然有很多尚未解决的问题,需要研究人员更多的关注和研究投入。本文针对运动重用过程中各个环节的重要技术,从研究的意义、问题的难点、现有方法思路及使用的模型等多个角度进行了介绍,并针对一些具有代表性的方法做了较为详细的描述。最后总结了现有运动捕获数据重用技术的研究进展,展望了未来的发展趋势。本文旨在引起人们对该领域的深入思考,并为以后的研究提供有价值的参考。     

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.     

基于时空约束的运动编辑和运动重定向

近年来兴起的运动捕获已成为人体动画中最有应用前景的技术之一，目前运动捕获手段很多，但是通常成本高，而且捕获到的运动类型比较单一，为了提高运动捕获数据的重用性，生成与复杂场景协调的多样的动画，必须对捕获的运动数据进行编辑和重定向处理，介绍了一种基于时空约束的运动编辑和运动重定向方法，通过规定一组时空约束条件，建立相应的目标函数，采用逆向运动学和数值优化方法求解出满足约束条件的运动姿势，实验结果表明，该方法可以生成多种满足不同场景婪泊逼真运动，提出了数据的重用性。     

基于视频的人体动画

现有的基于运动捕获的动画普遍存在投资大，人体的运动受到捕获设备限制等缺陷。提出了新的基于视频的人体动画技术，首先从视频中捕获人体运动，然后将编辑处理后的运动重定向到动画角色，产生满足动画师要求的动画片段。对其中的运动捕获、运动编辑和运动重定向等关键技术进行了深入研究，并基于这些关键技术开发了一个基于双像机的视频动画系统（VBHA），系统运行结果表明了从来源广、成本低的视频中捕获运动，并经过运动编辑和运动重定向后生成逼真动画的可行性。     

基于运动路径变换的人体运动编辑

运动捕获已经成为计算机动画中一个成熟的技术,但是捕获的成本相对较高,而且捕获到的运动大多比较单一、通用性低。为了提高运动捕获数据的重用性,产生了适应不同需求的各种运动编辑的技术和方法。文章介绍了基于路径变换的人体运动编辑方法,推导了路径变换的公式,并提出了步长的概念,并以此分类,从而节省了约束重建时的运算量。     

多角色与虚拟场景的运动融合

在基于运动捕获的计算机动画中,已提出的各种运动编辑的方法大都针对单个角色运动进行处理,而且角色的运动多数是事先规划好的,缺乏对外界环境变化的响应能力.为了提高角色对环境的感知、响应能力以及角色间的自主协同能力,提出将多个结构化环境下捕获的单角色运动融合到同一个非结构化虚拟环境下的"运动融合"的新概念和方法,并根据运动决策、运动协调、运动求解和运动执行的体系结构对运动规划、多角色协同、离散运动模式决策和连续运动姿势生成等关键问题进行了深入研究.实验结果表明,提出的方法能够真正有效地实现同一场景下角色与场景协调的运动融合.动画角色的高自主性和运动捕获数据的高重用性使得提出的方法在计算机动画和游戏中具有普遍的应用价值.     

基于物理的人体空中运动仿真

根据给定的处于关键时刻的人体关键姿态,运用优化方法生成满足牛顿力学的人体运动是人体运动仿真研究的重要问题.由于牛顿力学的强非线性和数值优化方法只能找到局部最优解,将牛顿力学约束直接作为约束条件的优化模型在实践中的收敛性不好.通过将牛顿力学约束转化为目标函数,同时增加对关键时刻的优化,提高了模型的收敛性,使其不依赖于被仿真运动的类型、人体质量参数和关键时刻准确程度等因素.仿真出来的人体运动尽可能地满足了牛顿力学.通过仿真7类复杂的蹦床运动验证了新模型的有效性,同时还将该模型用于人体受力分析和体育运动的新动作设计.     

基于混合遗传算法的人体运动捕获数据关键帧提取

为实现基于最佳关键帧集合的人体运动的紧致表示,提出一种遗传算法与单纯形法结合的人体运动捕获数据关键帧提取方法。以重构误差最小化和压缩率最优为目标,定义适应度函数,度量重构运动与原始运动之间的重构误差,通过关节位置和关节速率加权计算,并考虑数据的运动特性。利用背景知识对初始种群的个体进行优化,保证进化的良好基础和种群的多样性。将遗传算法和局部搜索技术结合,提高算法运行效率和求解质量。实验结果表明,该方法能够高效地从运动捕获数据中提取出最优的关键帧集合,较好地满足运动数据的紧致表示,且能高质量重构其它帧。     

基于三维特征提取的人体运动数据分析和检索

基于各关节点三维空间和时间关系的三维特征,提出了一种描述各关节点之间三维空间关系的时空特征,可以分别处理每一个关节点的局部时空特征。同时,三维时空特征避开与原始数据的直接接触,从而很大程度避免了维数灾难。实验结果显示,三维特征提高运动数据检索的效率和精度,可应用到运动语义智能分析等领域。     

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。     

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。     

运动捕捉数据中足迹的谱聚类检测方法

目的 从运动捕捉数据中直接检测足迹非常困难。目前,已有的方法不能在无人工交互条件下实现对任意平地运动数据的足迹自动检测,为此提出一种基于谱聚类的足迹自动检测方法,可应用于任意角色的平地运动。方法 首先,提取角色的脚部运动特征并表示为样本。然后,分析样本模长的变化规律并自适应计算谱聚类参数。最后,使用谱聚类方法检测出足迹帧。结果 实验应用于混合运动数据集后,足迹检测的准确性良好,检测的整体准确率可达98.72%。结论 对实验结果的分析以及与基准线法的比较,证明了本文方法的普适性和有效性。     

Constraint-based motion adaptation

Today's computer animators have access to many systems and techniques to author high-quality motion. Unfortunately, available techniques typically produce a particular motion for a specific character. In this paper we present a constraint-based approach to adapt previously created motions to new situations and characters. We combine constraint methods that compute changes to motion to meet specified needs with motion signal processing methods that modify signals yet preserve desired properties of the original motion. The combination allows the adaptation of motions to meet new goals while retaining much of the motion's original quality. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

从运动捕获数据中提取关键帧

在四元数表示下导出了两个旋转之间差异的一种简单形式,将人体各关节上总的旋转变化作为帧间距,设计了一种从运动捕获数据中提取关键帧的高效算法,通过向量的线性插值和四元数的球面线性插值重建了原始动画。实验表明,该算法具有很好的数据压缩效果,而且提取出的关键帧在视觉上对原始动画具有概括力。     

Constructing Human Motion Manifold With Sequential Networks

This paper presents a novel recurrent neural network-based method to construct a latent motion manifold that can represent a wide range of human motions in a long sequence. We introduce several new components to increase the spatial and temporal coverage in motion space while retaining the details of motion capture data. These include new regularization terms for the motion manifold, combination of two complementary decoders for predicting joint rotations and joint velocities and the addition of the forward kinematics layer to consider both joint rotation and position errors. In addition, we propose a set of loss terms that improve the overall quality of the motion manifold from various aspects, such as the capability of reconstructing not only the motion but also the latent manifold vector, and the naturalness of the motion through adversarial loss. These components contribute to creating compact and versatile motion manifold that allows for creating new motions by performing random sampling and algebraic operations, such as interpolation and analogy, in the latent motion manifold.     

Combining path planners and motion graphs

Natural locomotion of virtual characters is very important in games and simulations. The naturalness of the total motion strongly depends on both the path the character chooses and the animation of the walking character. Therefore, much work has been done on path planning and generating walking animations. However, the combination of both fields has received less attention. Combining path planning and motion synthesis introduces several problems. In this paper, we will identify two problems and propose possible solutions. The first problem is selecting an appropriate distance metric for locomotion synthesis. When concatenating clips of locomotion, a distance metric is required to detect good transition points. We have evaluated three common distance metrics both quantitatively (in terms of footskating, path deviation and online running time) and qualitatively (user study). Based on our observations, we propose a set of guidelines when using these metrics in a motion synthesizer. The second problem is the fact that there is no single point on the body that can follow the path generated by the path planner without causing unnatural animations. This raises the question how the character should follow the path. We will show that enforcing the pelvis to follow the path will lead to unnatural animations and that our proposed solution, which uses path abstractions, generates significantly better animations. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于计算机视觉的人运动捕获综述

人体运动的捕获是计算机视觉领域的热点之一,它是指从大范围上从图像序列中提取并描述人体轮廓的运动,然后对其进行跟踪识别。介绍了运动捕获的潜在应用,从初始化、检测、跟踪、姿态评估、识别5个方面分析了有关运动捕获的分类及研究现状,最后简要探讨了该领域面临的难点问题及发展趋势。