面向拉班舞谱自动生成的运动捕捉数据分割研究

摘要

拉班舞谱是一种科学的符号记谱法，类似于音乐中的乐谱，广泛应用于记录人体动作，运动捕捉数据则是以数字化的形式记录人体动作。前者比较直观、形象。但难于绘制。后者易于获取，但过于抽象。因此，本论文的主要工作就是利用获取的运动捕捉数据，通过计算机软件平台实现拉班舞谱的自动生成。将其应用于我国民族舞蹈的传承保护、动作制作等方面。
　　本文主要研究面向拉班舞谱自动生成的运动捕捉数据分割算法，主要工作及创新点如下:
　　(1)获取运动捕捉数据。通过运动设备采集三维人体运动捕捉数据，生成BVH文件。分别对文件中的关节语义定义部分、数据记录部分进行解析处理。采用四元组表示关节语义信息，并将数据区欧拉角表示的方位信息转换成位置坐标。
　　(2)建立人体动作标准库。为统计分割准确率，通过手工切割建立人体动作标准库，客观评价数据处理效果。目前标准库中主要包含人体四肢动作，仍需后续完善。
　　(3)为提高运动捕捉数据分割的准确性，提出基于速度阈值的改进分割算法、基于概率核主成分分析(PPCA+KPCA)的分割算法、基于特征耦合的分割算法。第一种分割算法是在基于速度阈值分割算法的基础上，加入滤波处理，降低噪声干扰;第二种分割算法是基于聚类降维的思想，将PPCA(Probabilistic PCA)和KPCA(Kernel PCA)算法融合处理，达到降维、降噪的目的;第三种算法对速度阈值分割处理后的特征曲线，加入节奏信息进行规整处理。通过与标准库中数据作比较，统计分割准确率，得到适用于运动捕捉数据分割的最优分割算法。
　　(4)将分割处理得到的拉班数据(LND)进行人体姿态分析。建立人体朝向坐标系，依据人体关节点与坐标轴的偏移角度，判定人体运动部位的方位信息，并映射生成对应的拉班舞谱符号。
　　(5)本论文的最终目标是实现拉班舞谱自动生成平台的搭建。通过编码实现基于运动捕捉数据的拉班舞谱自动生成，并对基于各种分割算法的舞谱生成效果图进行分析比较。

目录

声明

致谢

摘要

序言

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．3 主要研究内容

1．4 章节结构安排

2 拉班舞谱和运动捕捉相关介绍

2．1 拉班舞谱概述

2．2 谱面结构与舞谱符号

2．3 人体动捕数据获取

2．3．1 动作捕获技术

2．3．2 动捕数据采集设备

2．3．3 BVH文件解析

2．3．4 动捕数据与拉班舞谱的关联性

2．4 基于运动捕捉数据的拉班舞谱绘制原理

3 运动捕捉数据分割处理

3．1 基于速度阈值的分割算法

3．1．1 改进的速度阈值分割算法

3．2 基于主成分分析及其扩展的分割算法

3．2．1 基于主成分分析的分割

3．2．2 基于概率主成分分析的分割

3．2．3 基于概率核主成分分析的分割

3．3 基于节拍的分割算法

3．3．1 舞谱与节奏

3．3．2 小波变换划分节拍及动作起始帧

3．3．3 基于梯度下降法的动作细化和整合

3．4 基于特征耦合的分割算法

3．5 标准库与实验结果分析比较

3．5．1 标准库

3．5．2 分割效果对比图

3．5．3 分割准确率统计

4 拉班舞谱姿态分析及平台实现

4．1 人体姿态分析

4．1．1 人体朝向坐标系

4．1．2 支撑部位姿态分析

4．1．3 非支撑部位姿态分析

4．2 舞谱自动生成平台搭建

4．3 舞谱绘制

4．3．1 谱面结构绘制

4．3．2 符号绘制

4．4 拉班舞谱自动生成平台

4．5 拉班舞谱转换生成效果分析

5 工作总结和展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集