基于光学动作捕捉技术的大学生体育运动数字资产库开发与设计

本论文旨在利用先进的光学动作捕捉技术开发并设计一套大学生体育运动数字资产库,以解决当前大学生身体素质下降和体育锻炼不合理的问题。通过捕捉大量青年学生的运动轨迹,并利用实时算法获取骨骼运动轨迹并建立三维角色模型,我们能够生成可视化且准确的动画模型,重现大学生的运动姿态。该资产库能为后续研究提供数据支持,跟踪大学生群体身体素质的变化趋势,并为定制符合当代青年人需求的体育课程提供依据。

融合时空约束的光学动作捕捉标记点实时补全方法

在基于标记点的光学动作捕捉系统中,针对粘贴在用户身上的标记点受遮挡等因素影响丢失跟踪位置后导致人体位姿计算失败的问题,提出一种基于深度学习的标记点序列预测补全方法.该方法中,深度学习网络模型以人体运动的时间反演对称性作为理论依据,使用双向长短期记忆网络作为网络主体架构;在模型训练过程中提出组合损失函数,分别对人体关键运动节点的活动范围、同一段骨骼上标记点之间的刚性结构,以及标记点运动轨迹的时间连续性进行限制,确保补全的标记点序列符合人体运动的时空约束.在HDM05数据集上的实验结果表明,与现有方法相比,在丢失不同数量、不同时间跨度的标记点序列的条件下,所提方法补全标记点位置的平均误差下降超过14%.

基于光学动作捕捉的滑雪运动姿态运动学分析

针对滑雪的数字化需求,开展滑雪运动姿态运动学分析,对室内滑雪技术特征及场地特点进行探索。搭建三维运动捕捉平台,结合人体运动模型获取运动员姿态特征数据,分析运动员在每个动作周期内滑雪运动特征参数,获得全身各部位相互协调技术规律,以提高滑雪教练员及运动员对滑雪动作结构技术的认识,可据此存储滑雪爱好者不同时期的滑行数据,分析其在一定时期内的技能提升水平。

OptiTrack光学动态捕捉动作系统的使用流程优化探析

随着科技的不断发展,三维动画的制作流程日渐简单。动作捕捉系统的出现,大大有利于三维制作流程中的角色动作模块制作。利用动作捕捉系统制作出来的角色动作自然、效率高。市面上常见的动作捕捉系统有:光学动态动作捕捉系统、惯性动作捕捉系统、电磁式动作捕捉系统、声学式动态捕捉系统以及机械式动态捕捉系统。

光学动作捕捉中缺失标记重建方法研究

光学动作捕捉技术是一种常用的动作捕捉方法,目前已经在各个行业内广泛应用。尤其是在体育竞技领域,已经成为了不可或缺的训练辅助手段。在光学动作捕捉中,最常见的问题是缺失标记,可能由外部遮挡、身体自遮挡或信号丢失等原因造成。对于缺失标记问题,在以往的研究中要么需要舍弃缺失的标记,要么需要大量后处理工作来恢复缺失标记。针对这种情况,本文提出一种用于光学动作捕捉中缺失标记的重建方法,该方法使用卡尔曼滤波框架,结合运动数据来预估缺失标记点的位置,实时重建人体运动模型。实验结果证明该方法能够快速有效的恢复缺失标记,重建人体运动。

光学式动作捕捉在三维动画中的应用

随着电影工业的发展，三维动画制作技术的应用已经越来越广泛了，同时作为21世纪朝阳产业的动画产业近年来备受国家的重视。动画制作技术是动画产业中极为重要的环节之一，对当前动画产业的大步前进有着重要作用。作为一项动画制作技术——动作捕捉在国内的应用已越来越被重视。在纷繁复杂的动作捕捉系统中有着许多技术分类，特别以光学式动作捕捉仪为代表。

基于李代数的人体手臂惯性动作捕捉算法

为了实现实时人体手臂动作捕捉,提出了一种利用惯性传感器实现人体手臂动作捕捉的方法.利用惯性测量单元(IMU)解算出的四元数信息,得到手臂腕部、肘部和肩部关节点的位置.将惯性数据通过蓝牙无线通信方法传到上位机.采用具有毫米级动作捕捉精度的OptiTrack光学动作捕捉设备,得到人体手臂的位置数据,并将其作为基准位置数据.将IMU坐标系下解算出的位置信息变换到OptiTrack坐标系下进行对比.结果表明,该方法适用于自由活动环境下的动作跟踪,具有较高的动作捕捉精度.

基于光学动作捕捉的室内移动机器人轨迹跟踪

以基于麦克纳姆轮的全向移动机器人为研究对象,首先对基于标记点的光学动作捕捉系统的定位原理进行研究,然后对移动机器人的驱动原理和位姿误差进行分析,建立运动学模型和位姿误差模型,通过反演法设计虚拟反馈,并结合李雅普诺夫函数构造出具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器。接着对测试环境和试验样机进行搭建,将光学动作捕捉系统采集的位姿信息反馈到机器人的控制回路中,最后对直线和圆周轨迹进行跟踪仿真。通过在试验样机上实验验证,总结出利用光学动作捕捉系统对移动机器人采集的定位信息,可令移动机器人拥有良好的轨迹跟踪性能。

光学动作捕捉系统——Motion Capture

在BIRTV2001上,由香港特新科技有限公司与美国MOTION ANALYSIS公司共同展示的新一代的动作捕捉系统格外引人关注.特新科技公司的展台被挤得水泄不通,每次的现场演示皆推出层层高潮.无论是专业观众还是业余爱好者都表示出了对动作捕捉(Motion Capture)技术的无比兴趣.

光学式动作捕捉技术在影视动画中的发展

动作捕捉技术是指在被测物体的关键部位设置跟踪器,测定被测物体在物理空间里的坐标和方位,经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据,可以应用于娱乐、体育、医疗应用、电脑视觉以及机器人技术等诸多领域。而光学式动作捕捉系统是由多个高速相机从不同角度对目标特征点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。从定位精度、实时性、使用方便程度等方面来看,光学式动作捕捉技术的优势比较明显,所以,在当今影视动画市场下被广泛使用。

Vicon8i，Vicon IQ Studio——光学动作捕捉的发展新方向

作为国内外动作捕捉标准的Vicon光学动作捕捉系统是由英国的Vicon Motion System(以下称VMS)开发的设备。VMS于1980年开始光学动作捕捉系统的商业化运作，在动作分析、生物工程学、体育工学、动画、电影、CF、TV等动作领域发挥了极为重要的作用。现在又推出了装有Mcamll的Vicon8i(硬件)和新开发的Vicon iQ Studio(软件)，揭示了光学动作捕捉新的发展方向。

初探光学空间定位虚实交互表演环境系统的设计

针对演艺领域提出一种基于光学空间定位虚实交互表演环境系统的实施方案,解析了设计思路、系统架构、技术路线,并针对实施难点提出了解决方案。

基于实时动作捕捉技术在影视动画中的研究

随着《金刚》、《加勒比海盗2》、《阿凡达》等一系列影视作品的热映,这些影片中的虚拟角色可谓是深入人心,深受观众的喜爱。这些虚拟角色的建立不同于传统的3D影视动画制作,而是取自于真实的人物动作和表情。综述了目前动作捕捉领域中几大主流动作捕捉系统,并且详细讲解了动作捕捉技术在影视动画领域的应用,最后提出了一种新的动作捕捉设计方案-无标记点的动作捕捉设计。

基于骨架跟踪的动作捕捉重建方法研究

在光学动作捕捉中最常见的问题是因遮挡而产生的标记点丢失,这需要大量后处理工作来恢复缺失标记,甚至直接导致后期重建失败。针对这一问题,本文提出一种基于骨架跟踪的动作还原方法。该方法在三维重建和跟踪过程中,通过校准、三维标记重建、骨架初始化和全局拟合等步骤来预判标记的位置,并使用人体骨架模型来协助完成三维重建。实验结果证明该方法能够快有效提高骨架跟踪成功率,以此提高三维重建成功率。

动作捕捉技术应用研究调查报告

本文首先简述了动作捕捉技术的产生和发展,然后介绍了动作捕捉技术的设备组成和四种分类以及每一类的优缺点,并详细阐述了光学式运动捕捉技术,最后阐述了动作捕捉技术的应用场合。

动作捕捉在影视作品中的应用

随着《金刚》、《蜘蛛侠》、《阿凡达》等一批影视作品的热映",金刚"、"蜘蛛侠"、"阿凡达"这些虚拟角色深入人心,获得了许多观众的喜爱。这些虚拟角色都不同于传统的3D动画制作,而是取自于真实的人体动作和表情,采用运动捕捉技术完成。运动捕捉技术综合运用人物或动物的真实表情和动作,通过3D动画制作,从而设计完成一个个栩栩如生的动画形象,为观众带来前所未有的视听感受。以光学式动作捕捉技术为代表的动作捕捉由传感器、信号捕捉设备、信号传输设备和数据处理设备四个部分构成,具有高速度、高质量、形象逼真、人物真实等优点,能够制作逼真的3D效果,活灵活现得展现虚拟人物,缩减影视作品拍摄成本,因此在影视作品拍摄中得到了广泛应用。

表情动画在动作捕捉系统中的实现

在动画领域中，脸部表情的识别一直是一个瓶颈。脸部属于人体的一部分，是人类相互表达情感的重要部分。但由于其本身的特殊性，如五官的分布、肤色的变化、具有各种各样的表情等。在表现上有一定的难度。脸部表情识别难度尤其在于光照条件的改变、脸部角度的不同、

动作捕捉技术在电视节目中的应用

介绍动作捕捉技术及跟踪方式,分析目前动作捕捉技术中光学动作捕捉系统框架及其应用设计方案。

nRF24L01在惯性参数捕捉系统设计中的应用

随着人体姿态捕捉技术不断更新迭代,如今市面流行的包括:算法效率高、测量精度良好的光学式系统和便携度高、硬件集成度高且技术先进的惯性动作捕捉系统;在此基础上,又可再分为三大主类:基于计算机视觉的动作捕捉系统、基于标记点的光学动作捕捉系统以及基于惯性参数数据的动作捕捉系统。其中,第一类的研究主要是对手部信息进行动作捕获,而后两类主要针对全身进行动作捕获。目前,基于计算机视觉的动作捕捉技术由于测量范围问题而无法大有所为;基于马克点光学式动作捕捉系统又由于需要特殊场地,并且价格昂贵;基于惯性传感器的动作捕捉系统主要是在软件的算法问题和硬件的局部线缆连接上存在劣势。本文旨在设计一个可穿戴的实时惯性传感器捕捉系统,并能通过无线传输将人体姿态角信息传输到上位机,直观的量化人体运动轨迹。

光学运动捕捉技术在幼儿动作研究中的应用

【摘要】光学运动捕捉技术是现代运动生物力学研究的主要手段之一，这一技术具有运动受限较小、采样速率较高、系统扩充成本低、采集数据类型丰富等优势。本文主要介绍这一技术的原理、特点、流程、数据分析方法及其在幼儿伸够抓握、工具使用、投掷以及步态分析等动作研究领域的应用，并分析了应用这一技术进行幼儿动作研究时需注意的若干问题。