基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成研究

摘要

随着科技的不断进步，动画合成技术的应用越来越广泛。人们对动画合成技术有了新的功能需求，那就是对现有的动作进行重用，从而产生一些不同的效果。即采用动画合成技术给用户一种强烈的视觉冲击，并带给他们震撼的喜剧效果。而现有的动画合成技术不能满足这种需求。针对该问题，本文作了相关的课题研究，旨在通过已有的动作生成一种与众不同的动画效果。
　　本文首先从课题的研究背景和意义展开，深入研究课题的相关应用情况和现存问题，设计并实现了本文的研究方法：一种基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成方法。然后围绕课题的相关工作，从动画合成的技术内容进行阐述，简单介绍了运动合成和运动重定向在三维动画合成领域中的技术特征，进一步介绍了二者所需的关键技术，主要有关键帧提取技术和动作捕捉的分割技术。在已有的理论研究基础上，本文设计了和提出了两种关键帧提取方法。最后基于本文设计和提出的方法，利用插值的思想，设计并且实现了基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成系统。本文主要研究内容如下：
　　（1）设计并实现了基于余弦距离层次聚类的运动捕捉数据关键帧提取方法。该方法充分利用关节点的旋转量来作为分割运动捕捉数据的特征值，接着去除捕捉数据中的噪音，然后通过降维的方法将高维数据映射为低维数据。随后用余弦距离计算相似度，紧接着采用层次聚类分割，将各个分割点和各段中的帧姿势与均值误差最小的帧作为关键帧序列。实验表明，相比较基于速率的分割方法和基于曲率的分割方法，该方法具有较高的准确率和查全率。
　　（2）提出了基于最优分割的运动捕捉数据关键帧提取方法。考虑到基于余弦距离层次聚类的运动捕捉数据关键帧提取方法仅是通过经验启发式设计的，对关键帧的求解过程做了进一步的扩展。该方法首先引入模型机制建立模型，运用该模型将运动捕捉数据的分割问题建模成一个有序样本聚类问题。其次，采用最优分割算法对运动捕捉数据进行分段，求出最小化段内平方误差和。最后提取出分割点和每段中帧姿态与均值误差最小的帧作为关键帧。实验结果表明，与DWT以及PAA算法进行相比，所提出的方法具有较好的可视化结果，所得关键帧在表达原始运动捕捉数据上具有一定优势，能够对原始运动捕捉数据进行较好的概括和总结。
　　（3）设计并实现了基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成系统。基于以上的两种方法，结合贝塞尔曲线算法，运用软件设计过程中面向对象的思想，设计并实现了基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成系统。该系统不仅界面友好，操作简单，功能齐全，而且系统的动画片段重用性高，能够实现别具一格的动画效果，进一步验证了方法的可用性。

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 课题研究的主要难点

1.3 本论文的主要研究内容

1.4 本论文各章节安排

第二章 相关技术研究现状

2.1 动画合成方法

2.2动作捕捉数据的分割

2.3运动捕捉数据关键帧提取方法

2.4 本章小结

第三章 基于余弦距离层次聚类的运动捕捉数据关键帧提取

3.1 概述

3.2 运动捕捉数据关键帧提取

3.3实验结果

3.4本章小结

第四章 基于最优分割的运动捕捉数据关键帧提取

4.1 概述

4.2 运动捕捉数据最优分割建模

4.3 运动捕捉数据最优分割求解

4.4 运动捕捉数据关键帧提取

4.5 实验与结果

4.6 本章小结

第五章 基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成原型系统的设计与实现

5.1 概述

5.2贝塞尔插值

5.3 系统的功能分析

5.4 系统的总体框架

5.5 原型系统实现介绍

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 下一步展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间已发表的论文