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。     

基于动作捕捉技术的数字化舞蹈教学方法研究

本文针对舞蹈学习的复杂性,提出基于动作捕捉技术的舞蹈教学方法,利用动作捕捉技术将一整段复杂的舞蹈动作分解成很多小段,建立舞蹈教学姿态数据库,制成教学动画,指导学生根据小段舞蹈动作进行学习模仿,从而重构出整套舞蹈动作,实现教学。     

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。     

民族舞蹈运动数据的实例检索方法

针对民族舞蹈运动的特点,提出一种基于姿态时空特征的民族舞蹈运动数据检索方法.首先采用姿态时空特征作为运动内容表示,有效地反映了舞蹈动作的局部性、节奏性以及细分性,为实现民族舞蹈运动数据检索提供了基础;其次采用无监督的多变量时间序列特征选择方法去除线性冗余特征,有效地提高了检索效率;最后利用基于权重调整的相关反馈机制捕捉用户的查询兴趣,改善检索性能.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能,能够实现民族舞蹈运动数据检索.     

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。     

适用于惯性动作捕捉与复现系统的轨迹捕捉算法及其实现

针对惯性动作捕捉与复现系统轨迹捕捉过程中由于零速检测不准确、姿态角误差发散造成捕捉到的轨迹不够平滑进而导致动画复现过程中人体模型发生严重抖动甚至位置跳变的问题,提出了一种基于改进零速检测的轨迹捕捉算法,可得到较高平滑度的轨迹.本文结合试验分析了零速检测误检源,并根据拉依达准则优化了检测算法,在此基础上构建了完整的轨迹捕捉Kalman滤波算法框架,其内嵌的姿态深度修正模块可有效抑制姿态角误差发散.最后通过实物试验,从精度和稳定性两方面验证了轨迹捕捉算法的可行性,试验表明,本文所述轨迹捕捉算法能得到较高平滑度的行走轨迹,因此能在一定程度上减小动画复现过程中人体模型的抖动,具有重要的工程意义.     

基于图像视觉特征的体育训练错误动作捕捉

由于教练无法对每名运动员的训练动作实时监督,一些错误动作轻则影响训练效果、重则导致运动员受伤。对此,提出一种基于图像视觉特征的体育训练错误动作捕捉。对训练图像进行预处理和判断当前帧是否存在训练动作;利用小波包分解将图像按照R、G、B划分得到三幅图像,分别提取每幅图像中第二层的16个信号特征,得到每幅图像的特征向量,将三幅图像特征向量归一化处理后,得到总的特征向量;通过与标准动作对比,判断其是否为错误动作实现捕捉。仿真分析中,所提方法能有效提取图像目标特征,且捕捉的错误动作无误判情况。     

基于动作幅度变化量的视频动作分割

针对视频中的人体动作分析,目前常用方法难免特征参数不稳定和计算复杂度高。而将其划分成不同的姿态,并根据姿态特征对动作识别的贡献程度,分主次地分析处理,可以降低计算复杂度。这里提出了一种基于动作幅度变化率的动作和姿态分割方法。在视频中提取运动人体,根据人体运动特征随时间的变化率实现动作单元分割。     

Image recognition of dance moving based on heterogeneous multiprocessor and dynamic image sampling

Motion capture technology has made great strides in computer science and information technology. The design of dance movements requires simulation and dancing of design elements to be critical to overcome the obstacle; 3d aesthetics need to be optimized and cause body rotation problems. Using image analysis technology to establish a mathematical model based on dance motion capture technology, it takes the five main dance movement components as the primary research object. It then proposes the continuity similarity of dance movement. Incorporate composite data obtained from samples during alignment. The proposed system's high tracking accuracy system indicates that it is suitable for various dance training programs based on the game. Video application product video studio software, and programming program, multimedia design of dance movement in the computer, and then realize the effect of dance technology in conjunction with computer technology. Finally, it provides a symbolic reference to dance movement technology research and design.     

基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法研究

针对汽车座椅坐姿自动化装配过程存在人体动作干扰等因素,提出基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法。结合视觉动态特征分析方法,进行汽车座椅坐姿自动化装配的动作图像采集,对采集的汽车座椅坐姿动作图像进行降噪处理,采用分区域特征匹配方法进行汽车座椅坐姿动作图像的模板特征匹配,提取汽车座椅坐姿动作图像的边缘轮廓特征量,结合模糊像素区域性融合技术实现对汽车座椅坐姿自动化装配过程中的动作捕捉,根据动作捕捉结果进行汽车座椅坐姿的动态调节,实现汽车座椅坐姿自动化装配优化。仿真结果表明,采用该方法进行汽车座椅坐姿动作捕捉的性较高,动态调节能力较好,提高了汽车座椅坐姿自动化装配水平。     

Analysis of college martial arts teaching posture based on 3D image reconstruction and wavelet transform

Martial arts is a traditional sports event of the Chinese nation, which carries history and culture. With the development of “Martial Arts on Campus Activities” in recent years, more and more schools have opened general martial arts courses. However, due to the more complex technical movements of martial arts, there are often varying degrees of gaps between the movements and standard movements. Based on this, this research introduces three-dimensional imaging technology on the basis of traditional physical education teaching methods, aiming to explore new martial arts teaching models through image reconstruction and posture analysis. First of all, in order to obtain a three-dimensional point cloud and three-dimensional line, this paper extracts and matches feature points and feature lines on the input image. Secondly, on the basis of obtaining dense matching and straight-line matching, this paper selects the image with the most feature line matching for reprojection. Wavelet transform is used in the process of image compression and coding, including signal decomposition and reconstruction steps. Finally, through the experimental test of martial arts teaching posture images in colleges and universities, it shows that the method of combining three-dimensional image reconstruction and wavelet transform proposed in this paper has good applicability and efficiency, and can provide a scientific reference for college martial arts teaching.     

基于动捕数据驱动的三维民族舞蹈展示方法

三维模型动画在数字化设计和应用中具有重要意义,受到越来越多研究者关注;但如何通过三维数字化原真再现民族舞蹈表演是极具挑战的问题.本论文通过动捕技术采集舞蹈动作实现舞蹈数字化展示.具体方法是:首先利用动捕设备捕获人体动作数据,然后在Maya中进行人物建模、骨骼绑定、蒙皮和权重调节,再通过MotionBuilder将3D模型与动捕数据结合,最终完成了现实舞蹈动作的虚拟人展演.论文构建了一个面向民族舞蹈展演的虚拟场景,并以13个民族的舞蹈为数字化内容,推广动捕驱动的舞蹈展演方法的应用.     

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.     

基于视觉图像的舞姿自动空间分割系统设计

为了提高舞姿的视觉指导效果,需要进行舞姿的自动空间规划设计,提出一种基于视觉图像的舞姿自动空间分割方法。构建舞姿自动空间规划的视觉图像采集模型,采用高分辨的视觉信息增强技术进行舞姿自动空间视觉图像的信息增强处理,提取舞姿自动空间视觉特征量,采用三维视觉重构技术进行舞姿自动空间规划设计,构建舞姿自动空间规划的视觉图像多层网格区域分布模型,结合联合稀疏结构特征分解方法,进行舞姿视觉图像的融合和自适应分割处理,根据特征分割结果进行舞姿的多层空间结构规划和融合聚类,实现舞姿的自动空间分割的算法优化设计。在多层B/S构架体系下实现舞姿自动空间分割系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法能有效实现视觉图像下的舞姿自动空间分割,输出峰值信噪比较高,具有较强的舞姿指导性。     

基于惯性动作捕捉的人体运动姿态模拟

针对人体运动姿态编辑的自由性,提出一种人体运动姿态模拟方法。该方法采用贝塞尔曲线和数值数据编辑人体运动姿态。根据人体运动的特点,在VC++中运用OpenGL构建虚拟人体模型,利用动作捕捉技术设计人体运动姿态的模拟程序。结合人体关节正常活动范围,对主要关节点的运动姿态进行分析,结果表明,该方法能有效利用人体运动数据,驱动虚拟人体模型。     

运动捕捉技术及其应用研究综述

运动捕捉技术能够测量、跟踪和记录物体在三维空间中的运动轨迹,在许多研究领域得到了广泛的应用。介绍了运动捕捉技术的发展历程,概括总结了目前常用的五种运动捕捉系统的组成及优缺点,对采用运动捕捉技术进行应用研究的相关成果进行了收集、分类和整理,从非物质文化遗产的数字化保护、模拟训练与教学、影视和游戏动画制作、人体姿态研究、人机工程学研究等方面对这些成果作了系统综述。在分析总结已有研究成果的基础上,提出可将该技术应用于一些新的研究项目。