一种基于神经运动控制的高物理真实感人体运动捕捉方法

摘要

本发明提出一种基于神经运动控制的高物理真实感人体运动捕捉方法。该方法首先提出一种基于物理引擎的采样分布先验网络，训练得到准确的采样分布先验。其次提出一种场景接触约束，输入单视角视频通过优化框架获得人体参考运动。最后，利用训练完成的采样分布先验，从人体参考运动和物理角色当前状态中估计采样分布，进而使用采样控制的方法在不可微的物理引擎中实现高物理真实感的人体运动捕捉。本发明所提出的基于神经运动控制的人体捕捉框架使用物理引擎提供硬物理约束，避免了传统人体运动捕捉中的穿模、抖动等物理不真实的现象，采集方便，成本较低，易于实现。