基于光学运动捕捉的虚拟人体标定技术

分析关节对骨骼段运动的约束,基于光学运动捕捉设备给出两种关节中心 参数估计模型——双骨骼段模型和球模型。对两种模型分别给出最小二乘解法,通过求解线 性方程组得到关节中心位置。利用虚拟铰链测试了两种解法的精度,选取精度较高的双骨骼 段模型,结合虚拟人的关节结构提出一种虚拟人体标定技术。比较某表演者四肢的测量值和 标定值,得出标定误差在4.3%以内。对标定后的虚拟人进行驱动,标定后的虚拟人逼真地 复制了表演者的动作,并减少了肢体交叉。     

一种基于国标人体测量学数据的虚拟人建模方法

针对目前利用国标人体测量学数据构建的虚拟人模型,只有单一的骨骼层或皮肤层,不便于同时对虚拟人进行实时运动控制和皮肤动态变形研究的问题,提出一种利用GB 10000-88的19个人体测量学特征数据、用3ds max构造出虚拟人的皮肤网格、层级建模方法构建出虚拟人的骨骼关节运动模型与四元数球面混合插值技术相结合的虚拟人建模方法。实验结果表明,该方法构建的虚拟人双层模型有利于对准确的国标人体测量学数据的虚拟人角色进行建模、皮肤逼真变形、实时运动仿真和人机工效学分析。     

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OSG的人体手臂姿态数据仿真

为了实现由加速度传感器准确感知人体手臂运动姿态的目的,本文依据人体的关节连接体层次结构,将各肢体抽象为简单的刚性几何体,构建了人体骨骼模型,并为骨骼模型建立了美观的皮肤。通过AVR单片机采集绑定在人体手臂上的加速度传感器的模拟数据进行A/D转换,从而感知人体手臂姿态的变化,再通过NRF905无线传输模块将数据传送至PC机,最后在Visual Studio2005环境下构建了基于OSG技术的虚拟人体运动仿真程序,实现了由人体手臂动作驱动三维虚拟人进行相同动作的功能。     

基于单目视频运动跟踪的三维人体动画

针对传统人体动画制作成本高、人体运动受捕获设备限制等缺陷,提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法。首先给出了系统实现框架,然后采用比例正交投影模型及人体骨架模型来恢复关节的三维坐标,关节的旋转欧拉角由逆运动学计算得到,最后采用H-anim标准对人体建模,由关节欧拉角驱动虚拟人产生三维人体动画。实验结果表明,该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建,可应用于人体动画制作领域。     

基于Kinect深度相机的实时三维人体动画

研究了一种基于H Anim标准的实时人体三维动画方法,首先对H Anim中人体肢体层次结构进行研究和分析,给出了进行人体动画的坐标变换方法;其次,基于OpenNI对Kinect获取的数据进行重新处理,采用逆运动学计算非根关节旋转矩阵;最后给出了系统流程及具体实验方法,采用OpenGL由实时获取的关节旋转矩阵驱动虚拟人实现了人体动画。实验结果表明,该算法可以较精确地提取人体三维姿态,实时重构人体运动。     

自动匹配虚拟人模型与运动数据

使用运动数据驱动虚拟人模型运动是人体运动仿真的常用方法.通常,运动数据本身定义了适合该运动数据的骨架结构,这要求被其驱动的虚拟人模型也必须有相匹配的骨架定义.提出了一种推迟到运动数据导入时再为模型生成骨架结构的基于语义分析的懒匹配算法(lazy match based on semantic analysis,简称LMSA),该算法先用一组平行平面切分人体模型以生成备选关节点集,并在导入运动数据后对备选关节点集和运动数据的骨架结构进行语义分析,匹配具有相同语义的备选关节点和骨架结构的各关节,使已有的虚拟人几何模型能够直接应用于具有不同骨架结构的人体运动数据.     

基于骨骼的三维虚拟人运动合成方法研究

针对虚拟人运动合成中建立的人体模型存在复杂化、合成的虚拟人运动序列逼真度差的问题,提出了一种基于骨骼的虚拟人运动合成方法。在分析人体结构的基础上,通过三维图形软件获取人体骨骼数据,构建虚拟人体的骨骼模型。另外,将关键帧四元数球面插值算法与时间和空间变形方法相结合,生成多样化的虚拟人运动序列。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于惯性测量系统的人体运动捕捉技术

通过对人体运动捕捉技术的研究,引入对偶四元数姿态变换方法,利用惯性姿态测量系统捕捉手臂关节的运动角速度、运动加速度、运动轨迹等信息。结合惯性传感器捕捉的人体肢体段的运动学参数,建立虚拟人体棒状骨架模型,实时驱动虚拟人手臂运动。实验结果表明,对偶四元数变换的方法结合了四元数旋转和对偶数平移的特点,避免了在大角度下欧拉角产生的奇异现象;对比图像捕捉系统,惯性运动捕捉系统能够方便获得运动姿态数据,快速建立虚拟人体结构模型。     

一种视频驱动的三维虚拟人动画实现方法

研究实现三维人体动画具有广泛的应用前景和实用意义,提出了一种二维视频驱动的三维人体动画实现方法。基于动态帧的关键帧提取算法从二维视频中构建了二维关键帧集合;基于二维关键帧构建二维人体骨骼模型;利用小孔成像原理和勾股定理计算得到关节特征点的深度坐标,从而得到了反映人体动画的三维数据。实验结果表明,该方法生成的三维人体动画形象逼真、成本低、提高了运动生成的实时性,能够应用于虚拟现实、计算机游戏、三维视频游戏制作等领域。     

虚拟人骨骼结构的多刚体系统建模方法研究

提出了一种虚拟人骨骼结构的多刚体系统模型,可有效地克服DH表示法只能适用于单链结构的缺陷．首先通过合理的简化与假设,给出了一种16关节、39自由度的虚拟人简化模型;然后将该虚拟人模型抽象成为一个各肢体间通过机械转动铰相连的多刚体系统;最后引入树模型与低序体阵列来表达虚拟人的骨骼结构．分析结果表明,文中方法除能够自然地表达虚拟人的复杂分支结构外,还可以容易地实现虚拟人模型的任意分辨率扩展,并具备递归计算的优点,具有广泛的适用性。     

基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别研究

人体行为识别在视觉领域的广泛应用使得它在过去的几十年里一直都是备受关注的研究热点.近些年来,深度传感器的普及以及基于深度图像实时骨架估测算法的提出,使得基于骨架序列的人体行为识别研究越来越吸引人们的注意.已有的研究工作大部分提取帧内骨架不同关节点的空间域信息和帧间骨架关节点的时间域信息来表征行为序列,但没有考虑到不同关节点和姿态对判定行为类别所起作用是不同的.因此本文提出了一种基于时空权重姿态运动特征的行为识别方法,采用双线性分类器迭代计算得到关节点和静止姿态相对于该类别动作的权重,确定那些信息量大的关节点和姿态;同时,为了对行为特征进行更好的时序分析,本文引入了动态时间规整和傅里叶时间金字塔算法进行时序建模,最后采用支持向量机完成行为分类.在多个数据集上的实验结果表明,该方法与其它一些方法相比,表现出了相当大的竞争力,甚至更好的识别效果.     

复杂环境下的运动人体骨架提取算法*

针对复杂环境下运动人体难以检测及由人体运动自身的复杂性而引起的骨架提取难的问题,提出了一种复杂环境下视频序列中的运动人体骨架提取算法。算法首先利用区域背景建模获取复杂环境下的背景图像,利用最大色差分量结合自适应阈值分割运动人体;然后根据人体测量数据对人体骨架建模,最后利用Kalman滤波跟踪人体关节点,连接关节点生成运动人体骨架。实验结果表明,该算法能准确地提取复杂环境下视频序列中的运动人体骨架,具有低关节位置误差率。     

基于sift特征匹配的人体上半身三维运动跟踪

研究人体姿态与视频优化跟踪问题,单目视频缺少深度信息,使得单目视频的人体运动跟踪难以实现三维姿态恢复问题。为解决上述问题,提出了一种利用sift特征尺度不变性的优点进行人体上半身三维运动跟踪的算法。在跟踪过程中先计算初始匹配sift特征点对,然后反复迭代出除误匹配点,消除误差,最后求解由两个匹配sift特征组成的方程组得到胸部关节的位姿,根据人体骨骼模型采用深度遍历依次恢复其它关节的姿态。实验结果表明,系统能够对人体上半身运动进行比较准确的三维运动跟踪。     

基于外观模型的人体下肢关节点定位方法

近年来,人体下肢关节点定位成为了人体运动跟踪与分析中一个重要研究课题。提出了一种下肢关节点自动定位方法,从无关节标记的人体运动图像序列中定位下肢关节点。该方法首先采用背景剪除技术从图像序列中分割人体目标对象,并建立人体下肢骨架模型。然后,利用关节角度预测方法估计膝踝关节点的位置,在基于下肢外观模型的匹配计算基础上获得下肢关节点的真实位置。实验结果表明,该方法简单有效,下肢关节点定位结果令人满意。     

基于Poser模型的三维人体建模方法

人体真实感建模是虚拟人研究领域的一项重要内容。该文提出一种基于模型的快速人体建模方法。人体几何模型的皮肤层由多边形网格组成的表面表示,骨架层建模采用H-Anim标准,并针对Poser软件输出的人体模型缺乏关节点数据问题,给出一种骨架提取算法。人体运动模型应用机器人运动学方法,由骨架层驱动皮肤层实现。在VC++平台上实现对不同姿势下人体模型的骨架提取,仿真了敬礼过程中手臂的运动,验证了该方法的可行性。     

一种基于视频的人体动画骨架提取技术

人体动画是计算机动画中最具有挑战性的领域．针对传统人体动画技术的不足,提出了一种新技术来提取视频中的人体骨架,以应用于人体动画．对于任何视频流,该方法都能在图像序列中跟踪人体特征骨架,并建立了透视投影下的三维人体运动骨架序列,最终通过自动注释运动信息建立了可供动画师浏览、查询的运动信息库．这种方法具有素材来源丰富、计算量少、制作高效等特点,而且产生了人体运动非常真实,同时也将动画师从枯燥的工作中解     

基于姿态校正与姿态融合的2D/3D骨架动作识别方法

针对现有的人体骨架动作识别方法对肢体信息挖掘不足以及时间特征提取不足的问题,提出了一种基于姿态校正模块与姿态融合模块的模型PTF-SGN,实现了对骨架图关键时空信息的充分利用。首先,对骨架图数据进行预处理,挖掘肢体和关节点的位移信息并提取特征;然后,姿态校正模块通过无监督学习的方式获取姿态调整因子,并对人体姿态进行自适应调整,增强了模型在不同环境下的鲁棒性;其次,提出一种基于时间注意力机制的姿态融合模块,学习骨架图中的短时刻特征与长时刻特征并融合长短时刻特征,加强了对时间特征的表征能力;最后,将骨架图的全局时空特征输入到分类网络中得到动作识别结果。在NTU60 RGB+D、NTU120 RGB+D两个3D骨架数据集和Penn-Action、HARPET两个2D骨架数据集上的实验结果表明,该模型能够有效地识别骨架时序数据的动作。     

基于Poser的个性化人体模型运动仿真技术研究

根据服装工业对数字化动态人体模型的需要,提出了一种建立人体动态模型的新方法.该方法针对特定人体的三维扫描数据,用逆向工程软件Geomagic Studio实现个性化的三维人体NURBS曲面模型的构建,将完成后的人体曲面模型导入Poser软件,利用人体特征点确定关节位置, 建立相应的人体骨骼模型, 并将人体表面模型与骨骼模型相匹配,实现人体运动仿真.实验证明,所建立的人体动态模型在外观形状和运动姿态上具有较高的真实性, 操作简便,易于掌握.     

一种新的运动捕获数据转换方法

传统数据转换方法在计算骨骼关节点旋转信息时,会降低旋转信息的精确度。为此,提出一种新的运动捕获数据转换方法。以树型结构建立人体骨骼模型,根据关节点自身在骨架中的结构关系,通过构造分解法求解关节点的三自由度旋转信息,利用该信息驱动人体骨骼模型。实验结果验证该方法的有效性。