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合肥工业大学学报（自然科学版） 2023年第1期46卷 36-41,140页

作者：王磊李书杰谢文军贾伟合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

为降低获取与给定类人角色模型相匹配的骨骼运动数据的成本,提高运动数据的可重用性,文章提出一种仅使用较少种类的动作捕捉数据获取多种类角色模型的骨骼运动数据生成算法。该算法首先利用动作捕捉数据训练运动数据自编码器,然后在该... 详细信息

为降低获取与给定类人角色模型相匹配的骨骼运动数据的成本,提高运动数据的可重用性,文章提出一种仅使用较少种类的动作捕捉数据获取多种类角色模型的骨骼运动数据生成算法。该算法首先利用动作捕捉数据训练运动数据自编码器,然后在该自编码器生成的隐变量空间中通过迭代约束求解的方式获得多种不同类人角色模型的骨骼运动数据。在Adobe Mixamo数据库上的实验表明,该文提出的算法具有较好的表现性能,能够有效生成多种类的骨骼运动数据,可以作为一种扩展骨骼运动数据库的方法,能够为影视、动画和游戏等领域降低动画制作的成本。

关键词：骨骼动画类人角色动画骨骼运动数据运动数据生成动作捕捉

来源：评论

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自定义虚拟化身的骨骼运动数据生成方法研究

自定义虚拟化身的骨骼运动数据生成方法研究

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作者：王磊合肥工业大学

学位级别：硕士

2021年,元宇宙的概念火遍全球。虚拟化身是用户在数字化场景中使用的形象,是元宇宙与现实世界的接口。在元宇宙背景下,用户对在虚拟环境中构建自己第二分身——虚拟化身的需求将会增加,并且用户更倾向于自定义虚拟化身。自定义虚拟化身... 详细信息

2021年,元宇宙的概念火遍全球。虚拟化身是用户在数字化场景中使用的形象,是元宇宙与现实世界的接口。在元宇宙背景下,用户对在虚拟环境中构建自己第二分身——虚拟化身的需求将会增加,并且用户更倾向于自定义虚拟化身。自定义虚拟化身是指用户根据自身喜好在虚拟场景中设计并使用的形象,其特点是只有模型没有运动数据。所以在实时驱动这种自定义虚拟化身时一般是需要实时的运动重定向技术生成运动数据。然而,研究发现,一些实时运动重定向方法在面对这种自定义虚拟化身骨骼运动数据的生成时表现较差,往往会出现悬空、穿地、扭曲等变形。主要原因是这些网络在训练时没有符合对应虚拟化身骨骼运动学结构的运动数据。为了减少自定义虚拟化身驱动的不自然现象,需要针对自定义虚拟化身生成符合其运动学结构的高质量运动数据。因此,本文提出了一种面向自定义虚拟化身的骨骼运动数据生成方法,能够为实时驱动自定义虚拟化身提供数据支持。本文的主要研究工作包括:(1)提出了一种面向自定义虚拟化身的骨骼运动数据生成算法,该算法可以在没有虚拟角色运动数据作为训练集的条件下,生成符合虚拟角色运动学结构的运动数据。通过对比实验和消融实验论证了本文提出的方法能够适应自定义虚拟化身只有模型没有运动数据的特点,能够为自定义虚拟化身生成运动数据,生成的运动数据比现有算法具有更高的精度,并且有效减少了悬空、穿地和骨骼扭曲现象。(2)设计并实现了面向自定义虚拟化身的运动数据生成系统。该系统可以支持用户上传已有的新的虚拟化身骨架或在线制作虚拟化身骨架,并生成符合其运动学结构的骨骼运动数据,为自定义虚拟化身的驱动提供数据基础。

关键词：元宇宙虚拟化身无监督运动重定向骨骼运动数据

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基于Kinect的骨骼运动数据增强方法及系统

基于Kinect的骨骼运动数据增强方法及系统

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作者：李书杰刘晓平朱海生沈子琪 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

本发明涉及一种基于Kinect的骨骼运动数据增强方法，包括：获取训练样本集合；根据所述训练样本集合对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；利用Kinect设备获取待增强骨骼运动数据；对所述待增强骨骼运动数据进行预处理，... 详细信息

标准号: CN111507920B

本发明涉及一种基于Kinect的骨骼运动数据增强方法，包括：获取训练样本集合；根据所述训练样本集合对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；利用Kinect设备获取待增强骨骼运动数据；对所述待增强骨骼运动数据进行预处理，得到固定帧长的待增强骨骼运动数据；将所述固定帧长的待增强骨骼运动数据输入到所述训练好的深度神经网络，得到增强骨骼运动数据。通过本发明的上述方法能够实时对Kinect捕获的骨骼运动数据进行增强，解决现有技术中实时性以及视觉质量差的问题。

关键词：骨骼运动数据神经网络训练样本集合帧长预处理设备获取实时性质量差捕获视觉

来源：评论

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基于Kinect的骨骼运动数据增强方法及系统

基于Kinect的骨骼运动数据增强方法及系统

引用

作者：李书杰刘晓平朱海生沈子琪 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

标准号: CN111507920A

关键词：骨骼运动数据神经网络训练样本集合帧长预处理设备获取实时性质量差捕获视觉

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基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法

基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法

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作者：李凤霞郝云生陈宇峰李仲君黄天羽 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开了一种基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法，首先获取关节点在骨骼运动数据的初始帧以及当前帧中的坐标，通过比较运动单元中关节点在骨骼运动数据中的位置变化获得复杂模型的每一个局部变形区域在运动中的弯... 详细信息

标准号: CN101894392A

本发明公开了一种基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法，首先获取关节点在骨骼运动数据的初始帧以及当前帧中的坐标，通过比较运动单元中关节点在骨骼运动数据中的位置变化获得复杂模型的每一个局部变形区域在运动中的弯曲和扭转变形角度，使用本发明方法可以简化使用动作数据驱动三维模型进行自动变形的计算。此外，根据骨骼运动的有关规则，本发明方法通过将运动单元中的扭转角度限定在-π/2～π/2之间，解决了分析骨骼运动数据时，弯曲和扭转角度计算中的二义性问题。

关键词：骨骼运动数据弯曲和扭转运动单元关节点二义性问题变形角度动作数据复杂模型骨骼运动简化使用角度分析角度计算局部变形三维模型位置变化变形扭转分析

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基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法

基于骨骼运动数据的运动单元弯曲和扭转角度分析方法

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作者：李凤霞郝云生陈宇峰李仲君黄天羽 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

标准号: CN101894392B

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一种Leap Motion手部骨骼运动数据优化方法

一种Leap Motion手部骨骼运动数据优化方法

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作者：杨晶邓力榕谌烜 621000 四川省绵阳市高新区绵兴东路35号

本发明公开了一种Leap Motion手部骨骼运动数据优化的方法，包括：获取训练样本集合，训练样本集合包括Leap Motion手部骨骼运动数据和动捕手部骨骼运动数据的训练样本；以总损失函数最小化为优化目标，利用训练样本集合训练获得训练后... 详细信息

标准号: CN112435321A

本发明公开了一种Leap Motion手部骨骼运动数据优化的方法，包括：获取训练样本集合，训练样本集合包括Leap Motion手部骨骼运动数据和动捕手部骨骼运动数据的训练样本；以总损失函数最小化为优化目标，利用训练样本集合训练获得训练后的VGG‑LSTM网络；获取待处理的Leap Motion原始手部骨骼运动数据；将所获取待处理的Leap Motion原始手部骨骼运动数据进行预处理，输入训练后的VGG16‑LSTM网络，得到优化后的高精度手部骨骼运动数据。采用本发明的方法能够快捷的获取手部骨骼运动数据，提升网络输出运动数据的准确性和平滑自然性，提高网络输出手部骨骼运动数据与动捕手部数据的一致性，从而对Leap Motion手部骨骼运动数据进行优化使其精度更高。

关键词：骨骼运动数据手部训练样本集合网络输出预处理优化手部数据损失函数训练样本优化目标运动数据自然性网络

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一种基于光学的运动捕获数据的骨骼运动提取方法

一种基于光学的运动捕获数据的骨骼运动提取方法

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作者：王兆其文高进朱登明夏时洪 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

本发明公开一种基于光学的运动捕获数据的骨骼运动提取方法，含以下步骤：由标志点位置估计关节中心位置，构造与捕获对象粗糙匹配的骨骼系统；在骨骼系统上建立骨骼局部坐标系；由骨骼局部坐标计算初始的骨骼运动数据，建立与运动捕获... 详细信息

标准号: CN100361070C

本发明公开一种基于光学的运动捕获数据的骨骼运动提取方法，含以下步骤：由标志点位置估计关节中心位置，构造与捕获对象粗糙匹配的骨骼系统；在骨骼系统上建立骨骼局部坐标系；由骨骼局部坐标计算初始的骨骼运动数据，建立与运动捕获对象匹配的骨骼系统和虚拟标志点系统；在骨骼系统上划分骨骼链，建立真实与虚拟标志点的距离函数，并逐链逐帧进行距离最小优化，不断更新虚拟标志点坐标，当虚拟标志点与真实标志点距离稳定后，所得到的骨骼运动数据就是结果。采用本发明的方法能够提取出与基于光学的运动捕获数据精确匹配的骨骼运动；降低对标志点所贴位置的准确性要求，且不影响运动捕获数据的精确度；不局限于某一种特定的标志点贴法。

关键词：骨骼系统虚拟标志标志点骨骼骨骼运动数据运动捕获数据骨骼运动捕获关节中心位置局部坐标系对象匹配精确匹配局部坐标距离函数位置估计影响运动运动捕获匹配优化

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基于Kinect的虚拟人物动作仿真研究

基于Kinect的虚拟人物动作仿真研究

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作者：尚华强杭州电子科技大学

学位级别：硕士

传统的虚拟人物动作仿真通常采用三种方法：手工驱动、模型驱动和数据驱动。然而这三种方法随着人们对仿真实时性、动画质量、动作复杂度、低成本等要求的提高，逐渐显现出各自的不足，具体而言：手工方法由于需要专业动画师通过手动设... 详细信息

传统的虚拟人物动作仿真通常采用三种方法：手工驱动、模型驱动和数据驱动。然而这三种方法随着人们对仿真实时性、动画质量、动作复杂度、低成本等要求的提高，逐渐显现出各自的不足，具体而言：手工方法由于需要专业动画师通过手动设置关键帧，再进行差值的方法来制作仿真动画，因此效率较低，动作真实性完全依赖动画师的制作经验；模型驱动方法需要通过数学模型来抽象表示人体运动过程，该方法虽然相比手工驱动能方便的实现人物动作仿真，但计算量较大通常无法将真实人体运动数据实时作用于虚拟模型；数据驱动，目前该方式是通过机械、电磁、声学或光学等方法实现运动数据捕获，再用运动数据驱动虚拟模型。该方法虽然能得到高质量的运动数据，但运动数据捕捉时人体所携带的外部传感器设备会对人体的运动造成不便，导致运动失真。最关键的是目前该方法所使用的运动捕捉设备成本偏高，难以推广和广泛应用。因此，基于Kinect的虚拟人物动作仿真研究具有非常重要的实际意义。Kinect是微软为Xbox360主机而推出的一款体感外设，它不同于传统的摄像头，不仅具有普通摄像头的彩色图像获取功能，更重要的是它可以通过摄像头正前方两个红外收发器快速、廉价的获取三维场景的深度数据。再通过机器学习和模式识别等方法，从深度数据中提取出人物骨骼模型及关节点的空间位置和方向。并对提取出的运动数据进行基于单帧的实时处理之后，作用于虚拟角色模型，完成人物动作仿真。目前国内外基于Kinect的人物动作仿真还处于研究阶段，更多的是将它用于游戏开发以及三维重建等领域。本文在已有的研究基础上，设计了一套基于Kinect虚拟人物动作仿真方案，在该方案的设计过程中，主要开展了以下几个方面的工作： 1、研究分析了传统的运动捕捉设备和技术，以及它们在虚拟动作仿真应用方面显现出的不足。详细分析和研究了Kinect平台的工作原理及关键技术，并在此基础上提出了一种基于Kinect的虚拟人物动作仿真方案； 2、由于在人物动作仿真、虚拟装配以及三维重建等技术中对数据精度要求较高，因此，本文中采用张正有标定法对Kinect的彩色摄像头和深度摄像头分别进行标定，以获得更好的仿真效果； 3、针对Kinect获得的骨骼运动数据中由于噪声所造成的抖动和跳跃等运动失真，本文中采用霍尔特指数平滑方法对其进行预处理。之后采用一种基于运动捕捉数据的密集重复性的重定向技术将预处理后的运动数据作用于角色模型实现虚拟人物动作仿真； 4、在完成角色模型实时数据驱动的基础上，针对角色模型与场景的交互，设计了几种常用人物动作指令，使得操作者可以用身体直接控制角色模型的同时，还可以通过特定动作指令控制角色模型与场景之间的交互，如虚拟场景中物体的抓取、移动、摆放等操作。本文设计实现的虚拟人物动作仿真可有效解决目前动作仿真过程中动作捕获成本较高、难以实时控制以及仿真动画制作复杂等问题，对今后虚拟人物动作仿真技术的进一步研究发展具有一定实用参考价值，同时对智能机器人的动作仿真和实时手势控制领域研究也有一定的指导作用。

关键词： Kinect 人机交互实时运动捕捉骨骼运动数据动作仿真

来源：评论

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动画数据生成方法、装置、电子设备及存储介质

动画数据生成方法、装置、电子设备及存储介质

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作者：吴江 310052 浙江省杭州市滨江区网商路599号网易大厦

本申请提供一种动画数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及游戏开发技术领域。该方法可基于预先设定的对象模型的动画骨骼数据，进行对象模型驱动，生成对象模型的动画数据，并从对象模型的动画数据中抽取出依附于对象模型的目... 详细信息

标准号: CN116843810A

本申请提供一种动画数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及游戏开发技术领域。该方法可基于预先设定的对象模型的动画骨骼数据，进行对象模型驱动，生成对象模型的动画数据，并从对象模型的动画数据中抽取出依附于对象模型的目标柔性模型的动画数据，由于模型与模型的骨骼之间具有相互驱动关系，基于所抽取出的目标柔性模型的动画数据以及模型与骨骼之间的驱动关系，可以确定出目标柔性模型的骨骼运动数据。由于对象模型的动画骨骼数据是预先基于所要生成的动画而设定的，对象模型的动画骨骼数据精确性较高，那么，基于对象模型的动画骨骼数据生成的对象模型的动画数据中所包含的目标柔性模型的动画数据精确性也较高。

关键词：对象模型动画数据骨骼数据柔性模型驱动骨骼取出动画数据生成骨骼运动数据存储介质电子设备生成对象游戏开发依附申请

来源：评论

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