光学动作捕捉中缺失标记重建方法研究

光学动作捕捉技术是一种常用的动作捕捉方法,目前已经在各个行业内广泛应用.尤其是在体育竞技领域,已经成为了不可或缺的训练辅助手段.在光学动作捕捉中,最常见的问题是缺失标记,可能由外部遮挡、身体自遮挡或信号丢失等原因造成.对于缺失标记问题,在以往的研究中要么需要舍弃缺失的标记,要么需要大量后处理工作来恢复缺失标记.针对这种...     

基于实时动作捕捉技术在影视动画中的研究

随着《金刚》、《加勒比海盗2》、《阿凡达》等一系列影视作品的热映,这些影片中的虚拟角色可谓是深入人心,深受观众的喜爱.这些虚拟角色的建立不同于传统的3D影视动画制作,而是取自于真实的人物动作和表情.综述了目前动作捕捉领域中几大主流动作捕捉系统,并且详细讲解了动作捕捉技术在影视动画领域的应用,最后提出了一种新的动作捕捉设计方案-无标记点的动作捕捉设计.     

融合时空约束的光学动作捕捉标记点实时补全方法

在基于标记点的光学动作捕捉系统中,针对粘贴在用户身上的标记点受遮挡等因素影响丢失跟踪位置后导致人体位姿计算失败的问题,提出一种基于深度学习的标记点序列预测补全方法.该方法中,深度学习网络模型以人体运动的时间反演对称性作为理论依据,使用双向长短期记忆网络作为网络主体架构;在模型训练过程中提出组合损失函数,分别对人体关键运动节点的活动范围、同一段骨骼上标记点之间的刚性结构,以及标记点运动轨迹的时间连续性进行限制,确保补全的标记点序列符合人体运动的时空约束.在HDM05数据集上的实验结果表明,与现有方法相比,在丢失不同数量、不同时间跨度的标记点序列的条件下,所提方法补全标记点位置的平均误差下降超过14%.     

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。     

基于动作捕捉技术的孔庙祀典数字化

祀典现场情况的保存,通常采用的是摄像机或照相机拍摄的方式,这只能从几个有限的角度以二维图像的方式进行记录并传播,在数据的重复利用及编辑性方面有其弱势,且数字化程度较低。针对这一问题,以孔庙祀典为研究对象,采用动作捕捉技术对祀典乐舞舞蹈的舞姿进行三维空间的数据记录提取,对舞者动作的运动轨迹保存处理后,利用Maya、Motion Builder及UDK软件进行舞蹈及其环境的三维建模、动作绑定及角色动画制作,数字化地再现孔庙祀典乐舞的精髓。     

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。     

基于惯性传感器的动作捕捉系统设计

针对传统的如光学式、机械式等动作捕捉系统在成本、使用环境及精度等方面各有优劣的特点,设计了一套基于惯性传感器的动作捕捉系统,通过在人体各部位佩戴惯性传感器节点,实时采集各部位的运动惯性数据,通过WIFI通信发送至数据处理终端,对数据进行存储和显示。经实验验证所设计动作捕捉系统能够正确采集人体惯性运动数据,系统的使用不受时间和地点的限制,具有成本低廉、穿戴方便和操作简单等特点,可以深入应用于医学、体育和军事等多个领域。     

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。     

基于视频的运动捕获

现有的运动捕获方法大都存在运动捕获设备昂贵、演员运动受限等缺点，为此，提出了一种利用视觉技术从视频中提取人体运动的方法，并对其中的特片跟踪和三维运动序列恢复等关键技术进行了深入研究。基于人体模型的特征跟踪算法利用卡尔曼滤波和极线方程，能精确地跟踪比较大的人体运动；采用不共面的非线性定标模型和考虑运动不确定性的三维重建方法，能恢复逼真的三维人体骨架模型，实验结果验证了基于视频的运动捕获方法的可行性和有效性。     

基于多视角视频的运动重建

为了更逼真地从视频图像序列中实现三维人体骨架动画形式的提取,以便进一步地对人体运动进行分析与研究,提出了一种基于多视角视频的运动重建的方法。该方法充分利用了标记点的信息,其核心步骤有标定摄像机,提取标记点,跟踪标记点和人体运动三维重建四个主要方面。其中,在跟踪标记点时,使用了基于多视觉的目标跟踪算法,该算法由结合了扩展卡尔曼滤波预测与标记点轨迹平滑性约束所构成的双目立体视觉跟踪与多目视觉数据融合两个方面。实验结果证明了所提方法的有效性与可行性。     

基于序列帧的光学运动捕捉系统及实现

首先,给出了系统的结构图。然后,提出了光学运动捕捉系统中关键技术的解决方法。利用卡尔曼滤波算法进行标记点预测和跟踪,提高了跟踪的准确性。在三维重建之前还需要进行摄像机的三维重建,以便准确地得出标记点的空间位置,提出了标定摄像机的实用方法。由于误差的存在,对三维重建理想状态下的方法进行了扩充,使三维重建更易于实现。实验证明,文中提到的方法能得到理想的数据。     

点状特征柔性物体三维运动捕获方法

针对具有点状特征的柔性物体,提出了一种三维运动捕获方法.首先,该方法利用两个标定的高速摄像机拍摄柔性物体的运动视频,并对图像进行立体校正;然后,采用DOG （Difference Of Gaussian）算法获取点状特征的位置,并提取特征点极值;其次,在一定范围的窗口上搜索匹配对,匹配左右图像的特征点;再次,通过三角测量法进行三维重建;最后,利用搜索策略进行时间序列上的匹配,实现动态柔性物体的三维运动捕获,并计算空间坐标、速度、加速度参数.实验结果表明,相比于采用sift算法匹配特征点捕获柔性运动物体的方法,本方法精度更高.     

人体运动捕捉及运动控制的研究

在论述了几种方式的人体运动捕捉的基础上,介绍了光学运动捕捉的关键技术,包括摄像机标定、标记点跟踪和三维重建技术。无标记点的运动捕捉是新兴的技术,它将捕获的图像进行分割并分析,然后用多种约束算法进行三维重建。基于运动捕捉的人体运动控制相关文献很少,文中列举了现有各种应用运动捕捉数据的方式,包括基于关键帧、运动学和物理模型等的应用。论文对运动捕捉及运动控制技术进行了总结,可为此领域的研究提供有用的信息。     

Uncalibrated Motion Capture Exploiting Articulated Structure Constraints

We present an algorithm for 3D reconstruction of dynamic articulated structures, such as humans, from uncalibrated multiple views. The reconstruction exploits constraints associated with a dynamic articulated structure, specifically the conservation over time of length between rotational joints. These constraints admit reconstruction of metric structure from at least two different images in each of two uncalibrated parallel projection cameras. As a by product, the calibration of the cameras can also be computed. The algorithm is based on a stratified approach, starting with affine reconstruction from factorization, followed by rectification to metric structure using the articulated structure constraints. The exploitation of these specific constraints admits reconstruction and self-calibration with fewer feature points and views compared to standard self-calibration. The method is extended to pairs of cameras that are zooming, where calibration of the cameras allows compensation for the changing scale factor in a scaled orthographic camera. Results are presented in the form of stick figures and animated 3D reconstructions using pairs of sequences from broadcast television. The technique shows promise as a means of creating 3D animations of dynamic activities such as sports events.     

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。     

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.     

基于Kinect骨骼信息和改进重心距离法的指尖识别

针对肤色识别易受环境影响问题,提出了一种基于Kinect骨骼信息和改进重心距离法的手指指尖识别方法。首先采用微软Kinect摄像头获取人体骨骼信息,并将双手坐标点的三维信息转换成彩色图上的二维信息进行手掌区域的提取。然后利用OpenCV基于肤色检测算法将手掌轮廓从背景图像中分割出来。最后针对重心距离法鲁棒性差的特点提出一个改进因子。实验结果证明,该方法可以高效地检测出手指的指尖位置,识别出人体的手指。实验结果表明该方法能有效排除类肤色区域和手指轮廓不足对指尖检测造成的影响,具有较高的检测精度。     

基于多摄像机的人体步态跟踪方法

研究步态跟踪的关键技术,提出一种比较鲁棒的多摄像机自校正跟踪方法,该方法结合卡尔曼滤波预测技术、标记点轨迹平滑性和多视角几何关系对标记点的运动轨迹进行跟踪。将该方法应用于三维人体步态重构,并与商业系统Vicon做了对比实验。实验表明,该方法可以获得较精确的步态数据,能够满足人体步态分析的需求。