虚拟实体对象行为的人群动画高仿真度重建

针对当前各种场合下虚拟实体对象行为仿真的需要,文中提出基于Horn-Schunck算法的人群动画高仿真度重建方法。研究中构建了人群动画信息采集模型和人群流动特征域分类模型,通过利用人群图像信息多维动态特征域的模板匹配函数,实现人群图像信息跟踪采集,并且采用分特征域特征匹配方法进行人群图像信息的分块融合和特征块匹配,进而实现人群动画模型分类,从而实现人群图像的特征快速、精确采集。研究中还采用光流约束方程和全局约束算法的Horn-Schunck算法模型,实现了人群动画高仿真度重建。试验表明,文中方案优于其它设计方案,具有较广泛的应用价值。