基于余弦距离的人体运动数据行为分割算法

对人体运动捕捉数据进行行为分割是人体运动数据分析与合成中的关键处理步骤,为此,提出一种新的人体运动数据行为分割算法。采用骨骼夹角直方图刻画人体运动统计特征,使用余弦相似度作为人体运动数据骨骼夹角直方图特征的相似性度量,实现对运动行为的自动分割。对于给定的人体运动捕捉序列,首先定义滑动比较窗口,计算当前窗口范围内运动序列前、后2部分骨骼夹角直方图统计特征的余弦相似度,然后通过在运动序列上滑动该窗口,获得运动序列的余弦相似度曲线,曲线最小值位置即为不同类型行为的分割点。在CMU人体运动捕捉数据库上进行数值实验。研究结果表明:本文算法能够实现对人体运动捕捉数据的自动行为分割;与广泛采用的基于PPCA的行为分割方法相比,本文算法具有良好的性能。

基于运动捕获数据的人体运动融合

为了提高运动捕获数据的重用性和重用效率,引入注册曲线思想。以多个已有的捕获数据为输入,通过运动融合生成一段新的运动数据。首先建立时间对齐曲线,基于时间对齐曲线建立坐标对齐曲线,然后基于对齐曲线和坐标对齐曲线进行姿势融合。最后进行约束处理,扩展了可以用于运动融合的运动集合。实验结果证明方法可行且效果好。

基于Hermite样条曲线的关键帧插值角色动画

针对角色关键帧动画中的运动平滑性问题,以基于运动捕获数据的角色动画为基础,提出以Hermite样条曲线为基本算法结合四元数球面线性插值算法的方法,对虚拟人体骨骼运动的动画关键帧进行插值,实现虚拟人体角色的动作平滑过渡。经实验证明,本方法实现简单高效,获得的关键帧动画平滑流畅,可广泛用于人体类角色动画的研究。