基于人工智能和人工生命的计算机动画

基于人工智能（AI）和人工生命（AL）的计算机动画是将AI和AL应用于计算机动画,从而实现动画的自动生成,减少动画师的参与,让动画角色具备自主性和智能性的计算机动画新方法。本文首先对国内外在这一领域的主要研究内容和成果进行了总结分类,评价了基于AI和AL的计算机动画较传统动画的特色和优势,继而指出基于AI／AL相结合的计算机动画方法是必然发展方向。最后对未来研究趋势作了展望。     

一种虚拟人运动生成和控制方法

利用运动捕获数据,通过学习获得虚拟人运动的统计模型,从而创建真实、可控的虚拟人运动.提出了一种方法:通过对原始运动数据聚类,提取出局部动态运动特征--动态纹理,并用线性动态系统描述,有选择地注释有明确含义的线性动态系统,构建注释动态纹理图.利用这一统计模型,可生成真实感强、可控的虚拟人运动.结果表明,这种方法在交互环境中能够生成流畅、自然的人体运动.     

人工智能在计算机网络技术中的应用探究

随着计算机网络技术不断扩大应用范围,计算机系统管理、网络信息安全方面的问题日渐凸出,并引起人们的广泛关注。人工智能的发展需要计算机网络技术的强大支撑,二者只有相辅相成才能够收获最佳的效果。鉴于此,笔者具体探讨了计算机网络技术对人工智能的应用,旨在为相关业界人士提供有价值的借鉴与参考,更好地为该行业的健康可持续发展贡献力量。     

人工智能在计算机网络技术中的应用

随着信息技术的飞速发展,当前社会向智能化方向发展。将人工智能与计算机网络相结合,进而做出与人脑类似的行为,帮助完成各种复杂、机械的工作。笔者针对人工智能在计算机网络技术中的应用展开研究,分析人工智能优势以及其在计算机网络技术中的应用范围,以期在未来的发展中,计算机网络技术能够更加熟练运用人工智能技术。     

计算机网络技术中人工智能的应用探讨

社会科技的进步推动了计算机网络技术的发展,计算机网络技术的优化推动了社会经济的进步,形成了一个良性循环。但是,在提高社会工作效率的同时,增加了社会信息安全问题。基于此,分析了人工智能技术的优势,阐述了应用人工智能技术的必要性,介绍了人工智能技术的具体应用,以期通过加强应用人工智能技术,提升计算机网络的安全性和有序性。     

人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能是利用计算机模拟人脑的工作原理,进行语言识别、信息处理、分析决策的智能技术。人工智能是计算机技术未来的发展趋势。目前,专家系统、识别模式、机器学习等人工智能技术已较为成熟,被广泛应用于社会生活的各个领域。比如,人工智能在计算机网络安全、计算机辅助管理、智能家居以及智能学习等领域得到了广泛应用。     

运动路径驱动的角色动画合成方法

为了给虚拟角色合成出逼真的大范围运动数据,提出一种为特定运动路径配上自然多样的人体运动数据的方法.该方法将待匹配运动路径分割为一系列短小的运动路径片断,并在一个结构化的运动状态机上逐片断地寻找最为匹配的运动序列;然后将这些运动序列依次连接起来,得到一段连续的、满足运动路径约束的人体运动数据.用户还可以交互式地设计运动路径上一个路径片断的运动类型.该方法适用于待匹配运动路径运动范围大、对多条运动路径同时计算匹配运动、多条运动路径之间交叉频繁的情景.     

人工智能在计算机网络技术中的应用

随着科技的不断进步,计算机网络技术有了质的发展,与此同时人工智能成为当下科技研究的重点。目前,人工智能取得了初步的研究成果,如车辆的自动驾驶技术、智能机器人、数据处理等,为人们的生活提供了便利。人工智能的发展在一定程度上需要结合计算机网络技术。基于此,笔者对人工智能技术进行分析,就人工智能在计算机网络技术中的应用展开论述,以促进我国人工智能技术的发展。     

人工智能在计算机网络技术中的应用分析

随着时代的不断发展,计算机网络技术在社会各行各业的普及越来越广泛,应用也越来越多,相应的,人们对于计算机网络技术的要求也不再停留在处理数据、分析数据、存储等功能上,人们的需求越来越多,也越来越严格,其中有一项就是希望人工智能能够在计算机网络技术中,得到充分的应用.     

计算机人工智能识别技术的应用

人工智能是以计算机技术为基础发展起来的新型实用技术,随着信息化和智能化时代的到来,人工智能技术逐渐渗透到社会各个领域当中,为人类的生产生活提供了诸多便利。高新科技带动了人工智能技术的不断创新,人工智能识别技术是人工智能技术的一个分支,在金融支付、扫码出行等领域可以方便地解决传统智能技术存在的问题,方便了人们的工作和生活。我们有必要对于人工智能识别技术的概念和具体的应用方式进行了阐述和分析。     

基于物理的角色动画合成方法综述

角色动画一直是计算机动画和虚拟现实领域的重要研究内容之一.近年来,随着3D游戏动漫以及电影特效制作产业的蓬勃发展,角色动画对物理真实性的要求日益迫切,基于物理的角色动画合成受到了研究者们越来越多的关注,催生了许多新方法与新技术.该研究问题的核心是人体运动合成方法,其旨在驱动虚拟角色运动,生成满足物理运动规律的动画.重点围绕角色动画合成方法的研究进展进行介绍.首先在对国内外研究工作全面分析与总结的基础上,根据关节力矩的计算方式不同将其分为7类:时空约束法、约束动力学优化法、低维模型法、有限状态机、数据驱动法、动力学过滤法、概率模型法,详细阐述每一类方法的原理及特点后,重点介绍每类方法中近期出现的新工作.其次,对上述各类方法的优缺点进行对照分析.最后,结合实际应用需求,针对目前工作中存在的不足,提出一些可继续深入研究的问题.     

基于动作单元分析的人体动画合成方法研究

从运动捕获数据中提取出反映人体运动规律的基本动作单元,合成新的人体动画已成为研究热点.但已有动作单元提取方法忽略了运动序列的时序性和不同关节之间的运动相关性.针对该问题,提出了一种新的基本动作单元提取方法,首先,采用PCA方法对高维人体运动数据进行降维分析,并采用马氏距离平方度量姿态间的相似性;其次,结合动态时间归整方法和误差平方和准则对时序运动序列进行自动切分和标注;最后,建立不同动作单元之间的概率转移模型构建运动图,并根据约束条件合成新的逼真人体动画.     

基于可变形运动模型和运动片元的多角色运动合成

为了实现多角色运动合成,提出将多角色可变形运动模型与运动片元相结合的方法.在运动片元构造阶段,使用多角色可变形运动模型来为片元库增加语义相同而细节不同的多角色交互性运动片元;在运动片元拼接阶段,使用随机抽样算法和确定性搜索算法相结合的策略来拼接运动片元;在多角色运动合成阶段,使用自顶向下策略匹配存在环境约束的情况,并使用大片元优先策略匹配片元形状不规则的情况.实验结果表明,该方法能实现运动片元间的平滑过渡,得到在时间上连续、空间上不重叠的无缝拼接图.     

时空人脸表情动画编辑

为了提高计算机合成人脸表情动画的后期制作效率,提出一种基于时空的人脸表情动画编辑方法.首先使用基于拉普拉斯的网格变形技术将用户的编辑效果在空间域传播到整个人脸模型,很好地保留了中性人脸模型的几何细节特征,从而提高合成表情的真实感;然后使用高斯函数将用户编辑效果在时间域传播到邻近表情序列,保持人脸表情动画的平滑过渡,所合成人脸表情动画与初始给定数据保持一致.该方法为用户提供了人脸表情动画编辑的局部控制,可由用户指定编辑的影响范围,使得编辑效果在指定范围内自然传播.实验结果表明,文中方法所合成人脸表情动画自然、真实,有效地提高了数据驱动人脸表情动画的编辑效率.     

基于Fourier合成技术的水波动画

水波动画是计算机动画中经常要模拟的一种自然现象。文章基于Fourier合成技术对雨滴下落产生的水波这一特殊物理现象进行了计算机动画合成。文章在物理建模的基础上,详细论述了算法的实现过程,从实验结果来看,该算法获得了理想的效果。     

人工智能在计算机网络技术中的应用

在计算机信息技术和网络技术全面发展的背景下,人工智应运能而生。作为近几年逐渐兴起并迅速发展的一项新型科学技术,人工智能为现代生产生活带来了巨大变化。人工智能与计算机网络技术有着密切的关系,基于此,笔者首先介绍了人工智能内涵,进而分析了计算机网络中存在的问题,最后提出了人工智能在计算机网络技术中的具体应用。     

人工智能在计算机网络技术中的应用

随着社会经济的快速发展,网络技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在信息时代背景下,人们对信息技术的要求也越来越高,以往过于简单的数据计算方式已经不能满足人们的实际需求,同时也会阻碍社会经济发展。人工智能逐渐广泛应用在计算机网络技术中,并为人们日常生活提供诸多便利,为社会科学技术发展提供强有力的支撑。笔者将对人工智能在计算机网络技术中的应用进行分析,旨在不断推动人工智能技术和计算机行业的发展。     

人工智能在计算机网络技术中的应用

科技不断进步,推动了互联网技术的高速发展,人工智能从实验阶段逐步走进了人们的生活中,AI智能系列的生活物品就是最好的象征。通过机器取代人工,降低人力资源的成本,大大提升计算机网络技术的人工效率。以高新计算机网络技术去模拟人类的智能思维,可最大程度上完成取代人工的工作实效。因此,笔者以人工智能的基本概念为基础,分析其在计算网络技术中应用现状和未来应用方向。     

人工智能在计算机网络技术中的应用分析

伴随着人工智能的出现,人们开始对技术的新领域进行研究,在社会各行各业中得到广泛应用。随着科学研究方式的重大革新,计算机网络技术从对简单的数学问题进行求解到现在的可以实现复杂的程序,人工智能在计算机网络技术的发展中起到了关键性的作用,保证计算机功能的系统性转变,这是一项核心技术、是带领人们走向智能化世界的决定性因素。本文主要从关于人工智能入手,到人工智能的优势,再分析人工智能在计算机网络技术中的应用。     

模仿学习:一种新人工生命动画方法

提出一种新的人工生命动画方法—模仿学习. 模仿是一种非常有效的掌握运动技能的学习方式. 一项运动技能为无数个相关运动序列的集合. 通过模仿代表性运动序列,将蕴含的局部运动技能泛化,可获得完整的运动技能. 模仿学习以运动相似度匹配和简单--复杂行为方法论为核心,并以进化计算为优化方法. 模仿学习降低进化计算对传统评价函数的依赖,减少评价函数设计时间,提高优化复杂目标的能力,因此提高了制作效率. 基于PhysX仿真平台,本文以人工猫的着陆行为验证了本文方法的有效性,并取得了良好的效果.