基于中心距离特征的人体运动序列关键帧提取

运动捕获数据的关键帧是原始运动序列的简洁表示,对于运动压缩、运动检索和运动分割起着重要的作用。提出了一种基于中心距离特征的人体运动捕获数据关键帧提取方法,通过提取四肢到中心点ROOT的距离,得到一组中心距离特征,将特征分为上肢和下肢来分别表示,并提取上下肢的距离模,得到二维的特征向量模;然后采用主成分分析得到一维特征,并提取其局部极值点作为初始关键帧;最后通过对初始关键帧的重新筛选与插入得到最终关键帧序列。实验结果表明,该方法提取的关键帧序列在视觉上能够很好的概括原始运动序列的内容,且具有高压缩率。     

基于几何特征的人体运动捕获数据分割方法

运动捕获在虚拟仿真中被广泛使用,为了实现捕获数据的自动分割,提出了一种基于几何特征的分割方法,将人体运动数据分割为具有特定语义的运动片断,以及连接语义片断的过渡片断。首先选择一组几何特征,然后通过PCA法构造出用于分割的综合特征函数和对应的评价函数;最后对特征函数进行归一化、低通滤波和幅度跳变检测,检测出所有的语义片断,从而实现对运动数据的分割。实验表明,该方法具有较好的分割效果,有助于提高运动捕获的效率。     

基于特征回归的单目深度图无标记人体姿态估计

单目深度图无标记人体姿态估计问题,由于动作的多样性,人体自遮挡,运动无规律等因素的影响,导致系统准确率低,鲁棒性不强和运行效率低。为此提出一种基于单目深度图点云的特征提取方法和回归方法,利用特征回归和关节点分类,可以在不使用时间信息的情况下,从单目深度图出估计出人体的关节点坐标。实验结果表明,与其他基于单目深度数据的姿态估计方法,以及相同情况下的多目方法比较,该方法的都能保持很好的精度。     

基于双Kinect传感器的三维人体姿态跟踪方法

三维人体姿态估计与跟踪是机器视觉中的热点问题。为了提高人体姿态跟踪的稳定性,以人体关节点自由度向量的方法表示人体运动姿态,使用无迹卡尔曼滤波方法对人体姿态进行跟踪,并搭建了一套基于双Kinect传感器的人体姿态跟踪系统。对比于传统的人体运动捕捉系统,该系统可实现在简单动作下准确稳定的三维人体姿态跟踪,在复杂动作下反映运动过程的特殊性质,并用于运动生物力学的性能评估。     

基于光学运动捕捉数据的虚拟人下肢运动控制方法

由于被动式光学运动捕捉设备只能捕捉人体关键关节的运动信息,介绍了一种简化的虚拟人体骨架结构模型;在此基础上根据光学运动捕捉数据的获取过程,分析了虚拟人体运动数据误差的来源。重点针对由于运动捕捉数据连续性不足造成的虚拟人下肢运动连续性差等问题,为加强对虚拟人运动过程的控制,提出一种对关键关节点运动数据平滑处理,再基于逆向运动学计算下肢运动链其它关节点运动信息的运动控制方法。通过实验和分动箱虚拟维修训练平台证明了该方法的有效性和实用性。     

基于DTW方法及Hermite插值的运动序列长度归一化

运动捕获设备采集的数据冗余量大,缺乏结构化信息,编辑重用难度大,需用运动编辑方法处理.运动融合作为运动编辑的关键子问题之一,首要步骤就是运动序列长度归一化.提出一种基于动态时可规整方法(Dynamic Time Warping,DTW)及Hermite插值的运动序列长度归一化的方法,首先基于改进的DTW算法将运动序列进行姿态对齐,找到运动序列的一组对齐帧;其次按照长度的需要对运动序列对齐帧进行位移插值和角度插值,对根位移进行Hermite插值,对关节旋转角度采取四元数球面插值;最后,实验结果验证了该方法可以生成新的平滑的角色动画,提高了数据重用性,以此实现了运动捕捉数据处理效率的提高.     

基于路径变换的虚拟人行走捕获数据的重用

针对行走捕获数据的重用问题,本文提出了一种基于Petri网仿真框架的虚拟人行走动作模型.首先,根据人体生理特征和运动特征计算行走的时空参数;接着,以关节插值的方法从原始捕获数据中生成各帧的关节参数;进而,提出了一种基于路径变换的运动编辑方法,通过对人体基点运动轨迹的位置插值得到沿不同轨迹运动的动画.仿真实例验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于旋转角度的跑步运动仿真

提出基于旋转角度的方法仿真跑步运动.跑步时人体四肢和躯干都在绕关节做重复旋转运动,基于旋转角度的跑步模型根据各关节的旋转角度计算人体运动时不同部位的位置,进而求解跑步运动行为.根据该模型提出一种跑步运动仿真方法/程序,该方法可以用于跑步运动仿真和提供建模所需的人体部位的位置数据,因而可缩短建模周期.用一个慢跑仿真案例示例了该方法的仿真过程.     

分布式电磁人体运动姿态检测装置研究

根据肢体间相对空间角度构成人体运动姿态及无线电磁空间角度检测原理，提出分布式电磁人体姿态检测方法，研制出单臂运动姿态检测装置，显示了该方法的有效性。     

一种基于几何特征编码的运动搜索

提出了基于姿态的几何特征来描述人体躯干和四肢的关系,并通过特征编码函数,将复杂的运动数据转换成简单编码流,通过合并特征编码与索引树的思想,从而建立基于编码的数据库索引,实现了快速而有效的基于内容的运动搜索,并支持索引的线性扩展。在2×106帧的运动数据库上的实验验证,表明该搜索方法的实时性和有效性。     

基于旋转角度的角色运动建模与控制

要创建深度沉浸的跑步竞赛虚拟环境,则必须建立逼真的虚拟人行为模型.根据跑步时人体四肢和躯干都在绕关节做重复旋转运动的特点,提出一种基于旋转角度的运动行为模型,用于计算人体运动时不同部位的位置,进而求解跑步运动行为.基于该模型开发了一个跑步仿真程序用来仿真虚拟人的跑步动作与姿态.根据该模型构建了数字娱乐划船器,通过三维模型数据的转化、运动者参数的实时采集、虚拟人运动参数的计算,实现了角色的控制.该建模与控制方法可用于网络健身游戏、虚拟人体动画、虚拟机器人的建模与仿真.     

人体运动的形象化建模与仿真

人体运动的仿真在分布虚拟战场环境仿真，灾难救援训练，交互式防暴演习等领域有重要的应用。人体是由200多个关节组成的复杂形体，本文采用层次化，关节化的建模方式对人体进行建模，从实用角度，通过运动学方法得到各关节旋转角，根据研究对象的特点，采用基于多摄象机跟踪固定在人体上的标记点的光学测量方法，在此基础上实现人体空间测量数据到关节运动角度的转换，驱动三维高逼真度人体仿真模型，并应用于战场环境士兵仿真以及救援操作作业人员的仿真应用，取得良好的仿真效果。     

基于Kinect的皮影动作实时匹配研究

皮影文化传承中由于受众老龄化和传承断代化使得皮影文化逐渐面临没落,基于Kinect实现皮影动作实时匹配能够为传统皮影文化注入新的活力.根据皮影特点构建关节点皮影模型,实现了皮影的静态数字化.基于Kinect获取人体深度图像,通过分割遮罩和机器学习获取人体骨骼点坐标,生成人体骨架.对关节点皮影模型进行骨骼绑定与权重设置,...     

一种基于特征光流检测的运动目标跟踪方法

图像序列的运动目标分割检测与跟踪是一个具有广泛应用的困难问题,特别当目标被遮挡丢失和/或大幅度机动时,算法要有很强的鲁棒性才能实现高精度的连续跟踪。通过特征角点提取、由粗到细层级匹配特征光流及其聚类分析算法实现运动目标分割,利用卡尔曼滤波估计对目标的多特征点构成的最小凸多边形描述子进行跟踪,具有抗遮挡丢失和抗机动功能,因此在跟踪过程中能够较好地保持或重新检测目标的最小凸多边形,使检测与跟踪算法鲁棒性强。对运动目标真实图像序列的实验结果充分证明了算法的优良性能。     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

目标一维距离像特征提取方法研究

针对雷达目标一维距离像的姿态敏感性和平移敏感性,直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的识别效果,用目前的普遍做法进行目标识别存在计算量和存储量大的问题,提出把一维距离像作为随姿态变化的序列及强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个特征,并以这三个特征采用外场实测数据进行目标识别实验,取得了较好的识别效果。     

被动式光学运动捕捉系统丢点检测与补偿

针对虚拟人技术中被动式光学捕捉系统丢点或误匹配问题,利用标志点运动的连续性和局部相关性提出了一种检测和补偿的方法。注意到标志点运动的连续性,利用轨迹的二阶导数检测标志点畸变的时刻。由于标志点在人体分布的局部相关性,从刚性模型和线性模型两个角度,利用与畸变点相邻的标志点修正和补偿畸变点的真正位置。实验结果验证了所提方法的有效性。     

高分辨率滑动聚束SAR卫星姿态机动策略

提出了实现高分辨率滑动聚束星载合成孔径雷达波束指向控制的卫星姿态机动策略。该策略改进了传统中等分辨率滑动聚束模式(sliding spotlight mode, SSM)成像几何,认为高分辨率SSM天线波束指向的焦点位置随方位时刻变化,同时以多普勒中心距离空变量最小为约束条件,实现对SSM成像时长和姿态角变化的计算。该策略认为卫星通过三轴姿态机动实现波束指向控制,克服了大斜视角时单轴或双轴姿态机动出现的场景弯曲,适用于高分辨率滑动聚束成像模式的姿态设计。卫星仿真工具包(satellite tool kit,STK)仿真实验与点目标回波仿真实验验证了所提方法的有效性和精确性。     

RRT方法在人体动作规划仿真中的应用

在人机工效学中经常需要对人体的动作进行规划,用以评估产品的设计是否符合人机工效学,但是由于人体关节的冗余自由度使计算到达目标点的人体的动力学方法为非线性规划,无法求得最优解.提出了一种改进的RRT算法,用于计算满足给定约束条件的人体从目标点到达目的点的动作轨迹.该算法改进了其以往仅能根据简单动力学计算单质点物体运动属性的特点,并结合了精确的随机数生成和碰撞检测方法,根据多关节连接图形的特点重新设计了运动数据的存储结构和内容.改进的RRT算法可以直接应用于人体和机器人的动力学动作规划.     

基于标注图像的MPEG-4人脸运动参数获取方法

提出了一种基于标注图像的MPEG-4人脸运动参数(FAP)获取方法。首先对人脸进行手工标点,然后使用摄像机拍摄人脸运动序列并录制语音数据,通过图像分割与标记点定位等操作提取标记点位置信息,再根据人脸特征点的几何分布确认标记点对应的三维FDP参数,最后经过计算得到人脸运动参数。将获取的结果数据应用到基于MPEG-4的语音驱动的三维人脸合成与动画系统中,取得了很好的效果。