基于动机模型的自主性虚拟人行为选择研究

自主性虚拟人的研究是人工生命和计算机动画交叉融合的新领域.但是由于人的心理活动是一个整体的过程,动机、感知等这些参数都是互有联系和影响的,目前的研究仍然只是局部和有限的.借鉴马斯洛理论,基于动机模型框架提出一种简化的抑制和疲劳模型控制的虚拟人自主行为选择机制,实验结果表明,该方法较好地解决了在资源有限的动态虚拟环境中,虚拟人如何在多个相互抑制的行为之间对行为进行仲裁和选择.经实验证明,该研究可以应用于智能交互领域.     

基于Web的三维服装展示系统

根据服装企业营造国际著名品牌、向国际化营销进军的需求．提出并开发一个网上虚拟化的服装三维展示系统，建立具有真实感的人体模特和服装，模拟模特着装效果，运用虚拟现实技术实现网上交互服装展示。     

一种基于限时梯度投影法的虚拟人运动生成方法

为在低端计算平台上实现实时的虚拟人运动仿真,提出了一种基于限时梯度投影法的虚拟人运动生成方法。不同于传统的基于Jacobian 矩阵广义逆的逆向运动学方法,该方法在合成末端效应器运动轨迹的基础上,通过将逆向运动学问题转变为约束非线性规划问题,有效克服了计算Jacobian 矩阵广义逆所导致的计算复杂度高、多解及奇异性等问题。同时,通过动态调整系统每帧的规划时间,可同时达到非线性函数局部线性化和限时求解的双重目的。文章最后以人体行走运动为例,在PC 平台上实现了一个虚拟人的行走运动仿真系统。     

一种面向交易过程的虚拟人情绪模型

虚拟人在电子交易中具有重要的应用价值,但现有交易模型对情绪因素考虑不足。为此,建立一种面向交易过程的虚拟人情绪模型,该模型综合虚拟人的情绪和个性。引入概率函数表述交易过程中的信息不确定性,构建情绪公式。仿真实验结果表明,该情绪交易模型能够反映现实中交易的规律,较好地模拟实际交易过程。     

虚拟群体与动态视频场景的在线实时融合

将虚拟人群与实拍视频场景融合实现虚拟人群对现实场景中动态目标的合理避让,是增强现实技术有待解决的一个新问题.文中首先对实拍视频流进行分析,获取真实动态目标在三维空间中的运动信息;然后将动态目标的运动转化为每个虚拟角色的约束条件,实时更新虚拟角色的运动决策,实现其对现实场景中动态目标的避让以及虚拟角色之间的避让.为了清晰地展示现实世界中多个目标的空间位置关系,还对视频画面中的目标体做了精确的实时分割,以产生正确的遮挡关系和目标定位.最后通过实验结果表明了该算法的有效性.     

基于参数化运动合成的运动图构建及其应用

虚拟人运动的可控性和逼真性是虚拟现实应用中追求的重要目标,为了实现对虚拟人的灵活控制,合成出逼真的运动序列,提出了基于参数化运动合成的运动图方法.运动图的结点中存储了具有明确含义的控制参数,通过改变控制参数合成不同的运动片段,可以实现对虚拟人的灵活控制;提出了一种改进的运动融合方法,运动图的边将不同运动片段进行融合,有效的避免了脚步滑动和根关节朝向抖动的产生.根据用户对交互控制和路径轨迹的不同应用需求设计实验,实验结果表明,方法不仅具有较高的控制精度,而且合成的运动序列逼真自然.     

面向广电节目的虚拟人手语合成显示平台研究

基于中国手语合成技术的虚拟人手语视频显示平台技术是一个全新的课题.为了满足广电新闻节目对手势运动流畅性要求,实现了一种上下文相关的手势运动平滑算法,该方法能够充分利用前后两帧的差异来实现手势运动的平滑过渡,其视觉感观效果较传统插值算法更加平滑自然;同时提出了一种基于统计和规则相结合的手势运动重定向算法,在统计方法的基础上针对不同骨架大小以及运动特性进行规则约束,使得标准模型手势运动数据应用到新模型上而不失其准确性;最后,通过扩展基本手语词表达形式并基于alpha融合技术实现了面向广电新闻节目的虚拟人手语合成显示平台并取得很好的结果.     

基于改进分水岭算法的VCH-F1图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点,提出了一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的分割方法。首先比较并选取彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息;最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明,基于该方法处理梯度图像进行分水岭算法处理可以得到准确的分割结果。     

基于虚拟维修仿真的人体关节动态受力分析

针对某些慢操作的维修作业,提出将维修作业视为一组有序的静态姿势,通过计算每个静态姿势下的人体关节力矩,可以分析整个作业过程中人体关节力矩变化.最后以装甲车维修任务为例,将静态受力分析和动态仿真进程绑定,在JACK平台上设计和实现了虚拟维修仿真过程中人体关节力矩的动态分析,并采用NIOSH81评价准则对维修作业过程中人体操作姿势的合理性进行实时评价.     

运动员三维运动图像姿态参数测量的仿真分析

研究运动员运动中的三维图像姿态参数准确测量问题.运动过程中,人体的关节运动程度较为复杂,并且运动速度很快,关节间的细微变化角度很难运用固定的约束算法进行约束.传统的三维运动图像建模运用固定约束模型,很难对上述动态小区域变化进行描述,导致对细微运动姿态的测量效果不好.提出一种运动员三维运动姿态测量方法,通过对人体运动参数进行优化,把运动参数的约束优化问题看成一个非线性求解最小化的问题,运用L-M运动约束参数提供快速收敛的正则化方法,求取非刚体三维运动时的运动参数和结构参数矩阵,完成运动三维参数测量.仿真结果表明,上述方法可以高精度测量运动员的三维运动参数,提高参数测量精度.