基于关节联动特征的运动捕获数据分割方法

运动捕获数据分割中,针对关节角度或关节点中心距离作为描述人体姿态的特征所存在的局限性,提出一种关节联动特征。该特征从人体运动学角度对人体关节之间的联动关系进行建模,将关节角度与关节点中心距离作为一组关节联动特征点转换到极坐标空间表示。通过计算任意时刻的人体姿态与初始时刻人体姿态的关节联动特征点的偏移量来描述人体姿态的变化。提取每一帧捕获数据的关节联动特征,并使用主成分分析方法对运动序列进行分割。对CMU人体运动捕获数据库的实验结果表明,使用该特征得到的运动捕获数据分割结果要优于使用关节角度或中心距离特征的分割结果。     

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.     

基于图切割的快速运动分割方法

基于图切割的图像分割是近几年发展的一项新技术,但随着图像大小及空间维数的增加,图切割的运算量成为负担。针对运动分割提出了一种快速图切割方法,利用运动分割的特点将差分图像中不变的背景映射为一点或几点,然后参与网络图的构造和图切割的求解,以减少图切割运算量。通过实验将这种快速方法应用于2D图切割和3D图切割,对图像序列的运动目标分别进行了自动分割。实验结果表明,这种快速图切割方法不仅大大地降低了存储消耗,提高了运算速度,而且也获得了良好的分割结果。结果证明这种方法在运动目标的分割中是行之有效的。     

微分几何制导律捕获条件分析

基于Frenet坐标系的传统微分几何制导律推导过程较为复杂,工程应用中存在很大的局限性。首先在时域中推导了微分几何制导指令,其次为方便对导弹捕获目标条件的研究,建立了相对速度坐标系。基于此坐标系将弹目相对运动轨迹区域进行了分割,根据分割的不同区域给出导弹捕获目标的充分条件,并对其进行了证明推导。最后仿真结果表明,当弹目相对运动初始信息位于不同的区域时,根据给定的充分条件,导弹能够捕获目标,并且具有较高的制导精度。     

基于坐标下降和偏移映射的运动编辑与重定向

提出了一种基于坐标下降和偏移映射的人体运动编辑与重定向方法,使角色运动适用于虚拟场景。采用加入生理限制的循环坐标下降算法自动求解约束帧目标姿态,在约束帧附近通过构造运动偏移映射曲线的方法对运动进行自动平滑处理。实验结果表明,该方法较为完整的很好的保留了原始运动的特征,且重定向得到的运动较为平滑自然。     

结合图像特征和几何特征的级联图像匹配方法

提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立匹配结果集,并应用投票机制来确保匹配的稳定性;第二级匹配在模板点集和匹配结果集之间建立对应关系。新算法有效提高了几何匹配方法的效率,同时保持了较高的匹配正确率。实验结果表明,MFCM算法可以有效处理大数据量的目标匹配问题。     

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。     

实时人体运动风格传输算法

运动捕获技术已经成为计算机动画创作的重要技术。由于运动捕获的成本较高,学者们将研究的重点放在如何对捕获到的运动数据进行编辑,以及如何对现有的运动数据库进行有效的合成上。相对于运动编辑和运动合成的研究而言,运动风格的研究相对较少。通过将运动风格传输问题表达为对运动统计量的概率分布的传输问题,提出了一个实时、方便的人体运动风格传输算法。实验结果表明,该算法具有快速、高效、占用内存低、使用方便的优点,能够广泛应用于计算机动画,游戏和数字电影制作中。     

复杂背景下运动目标分割算法研究

综合运动目标的边缘信息和运动信息,提出一种复杂背景下运动目标的分割算法。在计算光流场时采用各向异性的平滑约束,从而实现了对图像光流场的自适应计算。利用Canny算子检测出的不封闭边缘作为初始信息,根据光流场的连续特性进行边缘生长后可获得对目标的初始分割。对初始分割结果进行边界跟踪,通过保留具有最长边界长度的团块,去掉背景中的杂散噪声,就可获得清楚的分割图。实验证明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行准确的分割。     

基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法

在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据中搜索与相应子模板误差最小的匹配点集作为最优匹配,并通过标记点跟踪实现对散乱数据的识别,解决了因标记点分布结构近似或对称而引起的混淆。对标记点缺失情况进行了重构。当出现错误匹配时系统能够自动检测并更正,整个过程无需人工干预。实验结果表明该方法能够正确识别标记点,标记点缺失情况重构效果比较理想,能够满足实时处理要求,证明了该方法的有效性。

Abstract：

In optical motion capture system,markers may be easily confused because of the approximate and symmetrical distributing structure.An approach based on template matching was proposed for the processing of human motion data.The human template was segmented to several rigid sub-templates by the local rigid structure.Matching point-set with least error was searched for each sub-template from the human motion capture data by affine transformation,and the scattered data was identified by point tracking.The ambiguity of identification was notability reduced.The missing data is reconstructed and when error matching is encountered the system is able to check and rectify them automatically.Manual intervention isn＇t necessary through the whole process.Experiment results indicate that this approach is able to identify the markers correctly,the reconstruction of the missing data is ideal and the processing is in real time.All these prove that the approach in this article is available.     

基于最长公共子序列的人体运动序列检索

在计算机仿真领域,运用重新组合等相关技术,可以对已经捕捉的人体运动数据实现重用,以较低的成本产生新的运动.但是,由于运动库的数据庞大,对其实施有效检索成为一个重要问题.以倒排表数据结构为基础,设计出一套针对人体运动的检索算法.不同于传统的最长公共子序列(Longest Common Subsequuence,LCSS)的度量算法,提出了一种限制最小匹配率ρmin的有限最长公共子序列(Limited-LCSS)算法,并在此基础上针对倒排表的数据结构特点对算法进行了优化,显著的提高了算法的效率.实验表明提出的检索方法具有较好的速度和准确性.     

光学运动捕捉散乱数据处理的一种方法

阐述了一种适用于被动式光学人体运动捕捉散乱数据处理的方法,该方法基于模版匹配的原理,根据人体标示的特征点的局部相对刚性结构以及整体拓扑结构关系,利用刚性结构匹配、运动轨迹追踪、拓扑结构校验实现散乱数据的处理,从而得到人体运动参数及骨架拓扑结构。该方法解决了追踪算法在特征点重合时的追踪出错问题,处理方法经优化后数据处理过程能够满足运动捕捉的实时性要求,具备错误自动检测和纠正能力,处理过程无须人工干涉。     

基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测

摄像机运动检测是自动视频分析的重要内容.提出一种基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测方法.该算法通过帧间局部特征的匹配,通过归一化软投票的方法鲁棒地估计特征匹配对的位置、尺度的变化,并根据备变化值和投票数的特点识别出摄像机的运动类型.该方法简单、鲁棒,实验结果验证了所提方法的有效性.     

基于关键视频帧跟踪数据的三维虚拟人动画

根据VRML中H-anim标准对虚拟人进行几何建模.在虚拟人文件导入过程中,利用有限状态机(FSM)对文件进行解释,为便于虚拟人的显示及控制,以树型数据结构表示虚拟人几何数据,完成了一个用于三维虚拟人动画的开发包VHASDK.建立了人体运动中世界坐标系及各关节点的局部坐标系,利用逆运动学计算出关键帧中人体各关节点相对于初始状态下的位移向量及旋转轴角,在虚拟人的动画过程中对关节点旋转采用四元教球形线性插值法进行平滑处理.最后完成了一个原型系统,采用多个虚拟人及多种人体运动方式进行了系统验证.     

基于多采样率数据的软测量模型

提出了一种利用具有不同采样率的过程数据建立软测量模型的方法.本文采用主成分分析技术对过程数据降维,然后用降维后的数据训练神经网络,建立软测量模型.通过仿真证明,该软测量模型结构简单,获得了过程输出变量在非采样时刻的估计值.     

基于二维几何特征的微地形快速识别算法

为满足水下超声波准确、实时探测海底微地形的需要,研制出一种摆动式单波束探测系统.该系统在探测实验过程中,因出现高程奇异值而造成数字"伪"地形产生,由此提出一种基于二维几何特征的水平、斜坡和凹凸不平三种微地形模式的快速识别算法.该算法建立在现代统计分析与模糊聚类的理论基础上,具有准确性高、实时性好以及抗干扰能力强等优点;并由物理模拟实验证明,利用该算法能有效消除高程奇异值的影响,识别出来的微地形模式准确可靠,为下一步快速重构逼真的数字微地形提供了保障,能够应用于真实的海底微地形探测.