基于內(nèi)容的運(yùn)動(dòng)檢索與運(yùn)動(dòng)合成.pdf

1、如何為虛擬人物角色創(chuàng)建逼真、自然的人體運(yùn)動(dòng),一直是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、虛擬現(xiàn)實(shí)和人機(jī)交互等許多研究領(lǐng)域的重要課題.由于運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)保持了人體運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié),并能逼真地記錄真人的運(yùn)動(dòng)軌跡,基于運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)的動(dòng)畫研究,已經(jīng)成為近年來計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的一大熱點(diǎn). 隨著運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)數(shù)量的日益增長,目前基于實(shí)例的運(yùn)動(dòng)合成技術(shù)成為人體動(dòng)畫的主流研究方向,運(yùn)動(dòng)庫在其中扮演著核心的角色.這就帶來了一個(gè)問題:動(dòng)畫師如何從運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的"海洋"中找出自己需要的信息

2、.本文的工作就是研究運(yùn)動(dòng)庫的組織和檢索方法,以便于用戶搜索出合適的運(yùn)動(dòng)片斷,供后續(xù)的運(yùn)動(dòng)合成過程使用. 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處包括以下四方面: 1.提出了運(yùn)動(dòng)正規(guī)化算法,能夠保證運(yùn)動(dòng)庫中所有的運(yùn)動(dòng)幀共享相同的骨架長度.通常,運(yùn)動(dòng)庫中包含不同來源的運(yùn)動(dòng)幀,它們的骨架信息可能不同,這將會(huì)影響運(yùn)動(dòng)間相似性的比較.本文提出的運(yùn)動(dòng)正規(guī)化算法簡化了運(yùn)動(dòng)重定向算法的約束條件,從而能夠以在線的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的預(yù)處理工作; 2.利用S

3、IGRRAPH 2005中論文[Mü105b]提出的31個(gè)布爾幾何特征對運(yùn)動(dòng)幀進(jìn)行聚類,可以大大減少運(yùn)動(dòng)圖構(gòu)造過程中運(yùn)動(dòng)幀之間的比較次數(shù);此外,分類策略同時(shí)有助于解決如何自動(dòng)為不同的運(yùn)動(dòng)類型選取合適的過渡閾值這一問題.運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)是高維時(shí)序數(shù)據(jù),維數(shù)詛咒(curse 0f dimensionality)現(xiàn)象將妨礙現(xiàn)有聚類算法的使用.本文使用的幾何特征不受全局位置、朝向和關(guān)節(jié)局部位置變動(dòng)的影響,其聚類結(jié)果在邏輯相似語義下是不變的,同時(shí)無需

4、引入額外的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(與運(yùn)動(dòng)檢索共用同一框架),特別適合于對數(shù)據(jù)的預(yù)分類; 3.對[Mü105b]提出的基于內(nèi)容的運(yùn)動(dòng)檢索框架進(jìn)行了改進(jìn),在運(yùn)動(dòng)檢索過程中集成了運(yùn)動(dòng)過渡能力.我們的方法結(jié)合了運(yùn)動(dòng)重組織和運(yùn)動(dòng)檢索的優(yōu)點(diǎn),能夠按照用戶的高層控制,通過自動(dòng)拼接,檢索出庫中并不存在的運(yùn)動(dòng).以前的運(yùn)動(dòng)檢索算法通常只能搜索運(yùn)動(dòng)庫中存在的較短的運(yùn)動(dòng)片段,這一特性適合于文本檢索,卻并不適合運(yùn)動(dòng)檢索.本文在運(yùn)動(dòng)檢索過程中引入了過渡機(jī)制,通過自動(dòng)拼接