基于運動庫的三維角色動畫生成方法研究與實現.pdf

1、如何生成逼真的三維角色動畫一直是計算機圖形學、虛擬現實等領域的研究熱點與難點。運動捕獲作為三維角色動畫生成的一項主流技術，具有數據逼真度高細節(jié)豐富等特點，目前已成為計算機游戲、電影特效、訓練仿真系統(tǒng)，醫(yī)學輔助分析等諸多領域的標準方法。然而該方法從原理上是三維運動的簡單錄制和重放，無法提供對運動數據更多的交互控制。這使得該方法的數據可重用性低，難以適應交互性強的應用。 本文針對利用已有的運動捕獲數據庫可控地生成新運動的問題，即基于

2、運動庫的運動生成進行了深入研究。主要成果如下： 第一，提出并實現了基于三維運動庫和一階概率轉移模型的運動控制方法 如何描述運動數據內在的時空結構，是基于運動庫運動生成方法的關鍵所在，決定了運動數據能否簡潔有效的根據外界約束生成新運動。 本文提出并實現了基于三維運動庫和一階概率轉移模型的運動控制方法。該方法把運動數據看作一階馬爾可夫過程，即當前運動狀態(tài)只和前一運動狀態(tài)有關。在運動庫預處理中，通過度量運動片段間的姿態(tài)速度相

3、似性，估計運動片段間轉移概率，從而建立了運動庫一階概率轉移模型。在檢索運動庫時，我們選擇和前一片段轉移概率最大的片段作為當前片段，以此類推，最終得到概率最大的運動序列。我們以廣播體操為例，結合相應的視頻為交互界面驗證了本文方法的有效性。實驗表明，該方法能夠有效地反映運動數據間的時空關系，提高運動庫檢索的準確性。 第二，研究并實現了基于多尺度框架的運動片段平滑連接算法，保證了運動生成效果的逼真自然。 從運動庫檢索出來的運動

4、片段通常并不連續(xù)，需要進行片段平滑連接才能保證最終的運動生成效果。數據連接方法很多，一般的插值方法即可勝任。然而，由于運動捕獲數據不同于基于關鍵幀或物理仿真方法生成的運動數據，其豐富的運動細節(jié)(即高頻分量)使得簡單的插值方法難以穩(wěn)定估計運動片段在連接處的速度，最終難以得到平滑連接的效果。如何既保證片段間的平滑連接又保證原有的運動細節(jié)不被破壞，是運動捕獲數據連接的難點。 本文采用多尺度運動數據分析方法，首先將運動數據分解成一個低頻

5、基運動信號和不同層次的高頻細節(jié)分量，然后分別連接基運動信號和各層細節(jié)分量，最后將連接后細節(jié)分量逐層添加到新的基信號上，最終恢復得到連接后的運動。大量實驗表明，通過對基信號和逐層細節(jié)分量的分別處理，平滑連接結果在連接處達到了c<'1>連續(xù)性并忠實地保持了原有的運動細節(jié)。 第三，實現了一個具有視頻交互界面的基于運動庫的運動生成平臺 隨著運動捕獲的廣泛應用，高質量的運動數據越來越豐富。如果能夠通過利用業(yè)已存在的運動庫，根據外界

6、交互，可控地生成新的運動，我們將能夠大大降低動畫制作成本，并為交互式視頻游戲的開發(fā)提供新的技術思路。 本文實現了一個具有視頻交互界面的基于運動庫的運動生成平臺。該平臺首先交互式重構出視頻關鍵幀的三維人體姿態(tài)，并計算出部分關節(jié)的角度曲線，接著根據運動庫一階概率轉移模型，從運動庫中匹配出符合相應關節(jié)曲線的最大一階轉移概率運動序列，最后通過多尺度片段連接方法加以平滑連接，生成滿足關鍵幀約束的新運動。 我們采用了廣播體操運動視頻