基于三維捕獲數(shù)據(jù)的人體運動分析關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、二十世紀九十年代以來，隨著運動捕獲技術(shù)的興起，以及設(shè)備技術(shù)的進步，大量的三維人體運動捕獲數(shù)據(jù)生成，并被廣泛的應(yīng)用在計算機動畫，游戲，醫(yī)學(xué)仿真，電影特技等領(lǐng)域。在此背景下，基于運動捕獲數(shù)據(jù)的研究，已經(jīng)成為近年來計算機視覺，圖形學(xué)研究領(lǐng)域和動漫應(yīng)用領(lǐng)域的一大熱點。 隨著大量三維人體運動捕獲數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，使得如何對人體運動數(shù)據(jù)進行高效分析和處理，從而有效利用運動捕獲數(shù)據(jù)庫成為一個新的挑戰(zhàn)。在這些挑戰(zhàn)中，如何從復(fù)雜的人體運動中找到能正確

2、表達運動信息的本質(zhì)特征，如何從浩如煙海的運動數(shù)據(jù)中檢索出用戶所需要的運動，以及如何去合理高效的重用處理后的運動數(shù)據(jù)，都是該領(lǐng)域關(guān)心的熱點問題。 本論文的目的是針對基于三維捕獲數(shù)據(jù)的人體運動分析處理技術(shù)的上述關(guān)鍵問題，研究如何正確的提取人體運動的特征，如何不失真的對運動數(shù)據(jù)進行降維以及索引，探索如何用機器學(xué)習(xí)的方法對運動庫的數(shù)據(jù)進行自動分析，以及如何結(jié)合子空間的方法對人體運動進行編輯和合成，從而實現(xiàn)利用運動捕獲數(shù)據(jù)庫進行動漫創(chuàng)作，

3、電影特技制作等實際應(yīng)用。主要完成了以下工作： 1．運動捕獲數(shù)據(jù)的特征提取。不同于傳統(tǒng)的運動特征提取方法，考慮運動的幾何結(jié)構(gòu)能夠較真實地反映運動內(nèi)在屬性。二維的幾何特征只能較好的表達運動的局部幾何結(jié)構(gòu)，本文提出的三維時空特征則從全局幾何結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，不僅能夠有效表達各個關(guān)節(jié)點獨立運動信息，而且能夠反映關(guān)節(jié)點之間相互作用的運動屬性。 2．運動的特征數(shù)據(jù)的降維和分段。提取出來運動特征維數(shù)較高，為了克服維數(shù)災(zāi)難，實現(xiàn)運動數(shù)據(jù)的識

4、別和檢索，本文利用主成分分析(Principal ComponentsAnalysis，PCA)和擴展等距特征映射(Isometric Feature Mapping，ISOMAP)方法對高維運動特征進行線性和非線性降維。同時，對于長運動序列，還利用上述方法對運動數(shù)據(jù)在子空間進行分段，將其分解為單個運動類型的短運動片段，以利于后續(xù)分析和處理。 3．運動數(shù)據(jù)的高效索引和快速匹配。為了適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的需要，本文對降維分段等預(yù)處理之

5、后的運動數(shù)據(jù)提出了基于決策樹，多示例學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的有效索引方法以過濾絕大部分和查詢例子不相關(guān)的運動樣例，綜合考慮人體各個關(guān)節(jié)點對運動影響的重要性，達到加速檢索的目的。 4．基于子空間的運動編輯和合成。由于運動數(shù)據(jù)在子空間的內(nèi)在隱藏屬性能夠在子空間被反映出來，本文提出了對運動數(shù)據(jù)在流形子空間進行線性和非線性映射，從而分離出風(fēng)格參數(shù)的方法，進而對其進行編輯生成新風(fēng)格運動。 5．系統(tǒng)實現(xiàn)。本文實現(xiàn)了上述運動捕獲數(shù)據(jù)的分析處理