声明
摘要
图表目录
主要符号表
1 绪论
1.1 问题提出与研究意义
1.2 国内外相关研究进展
1.2.1 基于线性混合的方法
1.2.2 基于图结构的方法
1.2.3 基于机器学习的方法
1.2.4 小结
1.3 本文主要研究思路与内容
1.4 本文组织结构与内容安排
2 人体运动数据获取方式与编辑策略
2.1 引言
2.2 人体运动数据获取方式
2.2.1 人体运动捕捉设备
2.2.2 运动数据存储格式
2.2.3 小结
2.3 人体运动数据编辑策略
2.3.1 运动样例的数据结构
2.3.2 姿态编辑
2.3.3 位置及朝向编辑
2.4 本章小结
3 基于拉普拉斯坐标的运动过渡生成
3.1 引言
3.2 基于拉普拉斯坐标的运动局部特征表达
3.2.1 局部特征表达方式选择
3.2.2 三维拉普拉斯坐标及其应用
3.2.3 运动数据到多维曲线的映射
3.2.4 多维拉普拉斯坐标
3.3 局部特征保持的运动过渡生成方法
3.3.1 拉普拉斯坐标保持的多维曲线编辑方法
3.3.2 算法流程
3.4 实验结果及分析
3.4.1 实验数据选取及参数配置
3.4.2 实验结果
3.4.3 实验分析
3.5 本章小结
4 基于接触的运动图及其在虚拟人位移运动合成中的应用
4.1 引言
4.2 基于接触的运动图
4.2.1 基于接触状态的运动数据分段
4.2.2 可变片段
4.2.3 基础运动图
4.2.4 基于接触的运动图
4.3 面向基于接触的运动图的路径匹配
4.3.1 权值定义
4.3.2 图上运动序列
4.3.3 面向节点的无滑步状态改变策略
4.3.4 面向边的无滑步状态改变策略
4.3.5 算法流程
4.4 实验结果及分析
4.4.1 接触状态判定方法
4.4.2 实验数据选取及参数配置
4.4.3 实验结果
4.4.4 实验分析
4.5 本章小结
5 支持实时交互控制的虚拟人位移运动合成方法
5.1 引言
5.2 在线无滑步路径匹配算法
5.2.1 单步匹配
5.2.2 算法流程
5.3 基于路径操作的实时控制策略
5.3.1 支持动态改变的路径表达
5.3.2 支持实时操作的路径定义
5.3.3 算法流程
5.4 实验结果及分析
5.4.1 数据准备
5.4.2 实验结果
5.4.3 实验分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 结论
6.2 创新点摘要
6.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介