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%.     

基于骨架跟踪的动作捕捉重建方法研究

在光学动作捕捉中最常见的问题是因遮挡而产生的标记点丢失,这需要大量后处理工作来恢复缺失标记,甚至直接导致后期重建失败.针对这一问题,本文提出一种基于骨架跟踪的动作还原方法.该方法在三维重建和跟踪过程中,通过校准、三维标记重建、骨架初始化和全局拟合等步骤来预判标记的位置,并使用人体骨架模型来协助完成三维重建.实验结果证明...     

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.     

光学动作捕捉中的摄像机标定

摄像机标定是光学动作捕捉中必不可少的部分,其作用是将摄像机获取的2D点还原为空间3D点.其主要工作是若干个摄像机对带有跟踪点的物体进行拍摄,根据空间中3D坐标与摄像机图像中2D坐标的对应关系,建立标定方程,对标定方程作一定的变换,得到计算相对简单快速的线性方程,最终求得用来将2D点还原成3D点的六个摄像机内部参数和外部参数(旋转矩阵和位移坐标).     

一种光学式运动捕捉系统下的物体运动数据捕捉方法研究

多相机视觉运动捕捉系统能通过捕捉标记点的空间坐标来获得运动物体的运动学参数,文中提出了一种基于多相机运动捕捉系统下的通用物体运动数据捕捉方法;首先根据3个标记点组成固定模型获取物体运动过程中对应标记点的瞬时坐标,然后通过向量法求解出被测物体在运动过程中各采集点对应的物体位姿,然后通过卡尔曼滤波方法消除运动捕捉过程中的系统和环境误差的影响,获得平滑的物体位姿运动轨迹,并根据滤波数据计算出物体在各采集点对应的速度、加速度、角速度、角加速度;最后基于协作机器人进行物体的运动数据捕捉实验,验证了所提出物体运动数据捕捉方法的正确性。     

基于光学的人体运动捕捉系统

VICON光学运动捕捉系统是目前应用最为广泛、发展最为成熟的一类捕捉技术。目标的运动轨迹通过摄像机高速连续拍摄的图像序列中得到,光学式运动捕捉便是利用这一点通过对目标上特定光点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。本系统主要是研究光学运动捕捉的相关技术,通过捕捉ROM动作进行数据恢复,实现了人体的运动捕捉。     

DI-Guy中人体动作生成方法研究

针对实时人物动作角色软件DI-Guy在运动编辑及新动作生成方面的局限,提出了结合3D人体动画软件及标准动.作捕捉数据文件在Vega环境中基于DI-Guy平台进行虚拟人动作生成的开发思路,给出了人体动作建模软件Poser中动作数据文件生成的详细开发过程,分析了Vega环境下动作捕捉数据文件的应用方法.依据上述开发思路进行了DI-Guy下用户定制动作的添加生成,所添加、定制的动作逼真、形象,而且系统运行速度不受影响,同时系统也可直接调用DI-Guy原有高层动作函数,大大方便了应用系统的开发.实验结果表明开发模式对于扩展DI-Guy的应用范围及提高虚拟人应用系统的开发效率具有重要的实用价值.     

动作捕捉中的动画驱动及运动编辑技术综述

动画驱动是一个将动作捕捉数据应用于虚拟角色的过程,而运动编辑则是对动画驱动后的数据进行编辑处理,这两项技术对动作捕捉技术的发展应用有着十分重要的意义成为近年来国内外研究的热点.详细介绍目前已有的动画驱动及运动编辑技术方法,分析比较各种方法的优缺点及存在的问题,并对未来的研究进行了展望.     

Vicon8i，Vicon IQ Studio——光学动作捕捉的发展新方向

作为国内外动作捕捉标准的Vicon光学动作捕捉系统是由英国的Vicon Motion System(以下称VMS)开发的设备。VMS于1980年开始光学动作捕捉系统的商业化运作，在动作分析、生物工程学、体育工学、动画、电影、CF、TV等动作领域发挥了极为重要的作用。现在又推出了装有Mcamll的Vicon8i(硬件)和新开发的Vicon iQ Studio(软件)，揭示了光学动作捕捉新的发展方向。     

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。     

Automatic Key-Frame Extraction from Optical Motion Capture Data

Optical motion capture is an increasingly popular animation technique. In the last few years, plenty of methods have been proposed for key-frame extraction of motion capture data, and it is a common method to extract key-frame using quaternion. Here, one main difficulty is due to the fact that previous algorithms often need to manually set various parameters. In addition, it is problematic to predefine the appropriate threshold without knowing the data content. In this paper, we present a novel adaptive threshold-based extraction method. Key-frame can be found according to quaternion distance. We propose a simple and efficient algorithm to extract key-frame from a motion sequence based on adaptive threshold. It is convenient with no need to predefine parameters to meet certain compression ratio. Experimental results of many motion captures with different traits demonstrate good performance of the proposed algorithm. Our experiments show that one can typically cut down the process of extraction from several minutes to a couple of seconds.     

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。     

重建误差最优化的运动捕获数据关键帧提取

为了实现运动捕获数据的实时压缩,提出一种重建误差最优化的关键帧提取方法.定义重建误差作为关键帧有效性的度量标准;利用帧消减算法得到各消减帧的重建误差,并根据误差大小对消减帧进行排序;最后以消减帧排序为基础计算出重建误差曲线,并依据曲线确定最优压缩率来提取出相应数量的关键帧.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具有最优重建误差的关键帧,较好地满足了数据实时压缩的需要.     

Articulated Object Reconstruction and Markerless Motion Capture from Depth Video

We present an algorithm for acquiring the 3D surface geometry and motion of a dynamic piecewise‐rigid object using a single depth video camera. The algorithm identifies and tracks the rigid components in each frame, while accumulating the geometric information acquired over time, possibly from different viewpoints. The algorithm also reconstructs the dynamic skeleton of the object, thus can be used for markerless motion capture. The acquired model can then be animated to novel poses. We show the results of the algorithm applied to synthetic and real depth video.     

结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失人体运动捕捉数据重构

针对人体运动捕捉数据缺失问题,提出一种结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失数据重构恢复方法.首先对不完整运动序列矩阵的缺失数据位置进行线性插值预处理,粗略补全矩阵以得到较完整的运动序列;然后利用模糊C-均值算法将粗略恢复后的复杂人体运动数据细分为含有多个不同语义运动片段的时序组合;再根据相同运动语义片段数据矩阵存在低秩特性,对细分后相应的各原始运动子片段采取投影近似点算法进行缺失数据恢复,并按照运动片段的时序特性进行组合;最后将原有未缺失数据与其相应位置重构恢复后的数据进行置换,根据人体运动轨迹的局部线性特性进行线性平滑,以保证运动序列的连贯性,从而达到对整体运动捕捉数据重构恢复目的.实验结果表明,该方法能够有效地对缺失运动数据进行恢复,使得重构后的运动序列能够较好地逼近于真实运动轨迹,准确度较高.     

一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法

提供了一个无标记点的身体与面部运动同步捕获的方法.利用经过时间同步和空间标定的长焦彩色相机和Kinect相机来进行同步捕获.利用在环境中加入闪光来进行时间同步,使用张氏标定法进行空间标定,从而组成一组时间同步且空间对齐的混合相机（hybrid camera）.然后利用Kinect fusion扫描用户的人体模型并嵌入骨骼.最后利用时间和空间都对齐好的两个相机来进行同步采集.首先从深度图像中得到人脸的平移参考值,然后在平移参考值的帮助下根据彩色图像的2D特征点重建人脸.随后,把彩色图像中得到的头部姿态传递给身体捕获结果.结果对比实验和用户调研实验均表明所提出的运动捕获的结果要好于单个的运动捕获结果.     

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。