基于運動分段的人體運動對齊算法研究.pdf

1、運動捕捉技術(shù)已經(jīng)在數(shù)字娛樂、運動仿真等諸多領(lǐng)域得到廣泛的使用。相較于傳統(tǒng)的動畫制作技術(shù)，運動捕捉技術(shù)在創(chuàng)建角色的逼真性以及制作方式的便捷性上有著顯著的優(yōu)勢。但是與此同時，運動捕捉設(shè)備及每次捕捉的成本相對高昂。盡管龐大的人體運動數(shù)據(jù)庫已經(jīng)得以建立，如何對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行有效利用以生成更加豐富的運動樣本已經(jīng)成為計算機動畫領(lǐng)域的研究熱點。運動對齊則旨在尋找不同運動片段之間的對應(yīng)關(guān)系，使得不同運動片段在對齊之后能夠在邏輯上具有高度的相似性，因此成為

2、很多后續(xù)工作的必要步驟。傳統(tǒng)的基于動態(tài)時間變形(DTW)的運動對齊算法在應(yīng)用于人體運動融合時，往往容易產(chǎn)生卡頓現(xiàn)象，并造成合成結(jié)果嚴(yán)重失真。
　　針對這一問題，本文提出了一種新的基于運動分段的人體運動對齊算法:首先利用人體運動普遍具有的周期性和階段性的特點，采用流形學(xué)習(xí)中的等距映射算法(Isomap)將所有原始運動樣本的運動幀降維至低維投影空間;然后根據(jù)這些運動幀在低維投影空間中的坐標(biāo)分量的極值點實現(xiàn)運動分段;最后在原始運動樣本的