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目前测量用户关注度的主要方法是使用眼动仪,但其可靠性差、复杂度高且价格昂贵,难以有效应用于3D漫游场景的处理.本文提出一种易于嵌入到虚拟场景中的用户关注度软件测量方法,将用户操作虚拟摄像机漫游场景看作关注度内隐表达过程,通过物体相对摄像机中心的距离、遮挡情况和投影面积,并结合观察时间,就可以进行有效测量.通过用户学习分析,表明我们的方法具有很好的测量准确性、可靠性,并方便使用.将其应用于游戏场景物体关注度的评估中,获得了很好的效果. 相似文献
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在传统的关键帧动画中,动画师对关键帧进行编辑并通过插值生成一段连续的动画.运动捕捉数据的每一帧均可看作关键帧,但是对其直接进行编辑非常繁琐,需要从运动中提取具有代表性的关键帧,简化运动的编辑操作.已有的关键帧抽取方法主要基于一些局部误差度量策略,算法的全局误差难以得到保证.提出了一种基于动态规划的运动捕捉数据的关键帧提取算法,该算法通过曲线拟合技术对密集采样的运动捕捉数据进行减帧,在生成指定数目关键帧的同时保证误差达到全局最小.用户可以利用传统的关键帧技术对减帧后的运动进行编辑. 相似文献
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