人体运动数据处理及合成中的关键算法

第1章 绪论 1

1．1 人体动画纵览 1

1．1．1 运动学控制 2

1．1．2 简单动力学控制 2

1．1．3 运动捕获 3

1．1．4 物理控制器 4

1．1．5 混合方法 5

1．2 人体基本模型 6

1．3 本章小结 8

参考文献 8

第2章 人体运动数据压缩技术 11

2．1 运动捕获数据压缩流程 11

2．1．1 压缩前数据预处理 12

2．1．2 几何编码 13

2．1．3 数据量化 13

2．1．4 熵编码 13

2．1．5 误差控制与矫正 13

2．2 运动捕获数据压缩方法分类原则 14

2．2．1 基于运动数据中的冗余类别进行分类 15

2．2．2 基于运动数据是否损失进行分类 16

2．2．3 基于算法部署平台进行分类 16

2．2．4 基于运动数据传送方式进行分类 16

2．3 基于消除时空域数据冗余的方法 17

2．3．1 基于曲线拟合的方法 17

2．3．2 基于数据降维的方法 17

2．3．3 基于信号处理的方法 18

2．3．4 基于四元数空间稀疏表达的方法 19

2．3．5 基于关键帧提取的方法 20

2．4 基于消除片段域数据冗余的方法 20

2．4．1 基于动作片段分析的方法 20

2．4．2 基于聚类及降维的方法 21

2．5 本章小结 22

参考文献 23

第3章 人体运动数据检索技术 29

3．1 运动捕获数据检索算法中的关键问题 30

3．1．1 数值相似性与逻辑相似性 30

3．1．2 骨架的层次结构分解 31

3．1．3 索引的构建 31

3．1．4 特征的选取 32

3．2 基于数值相似性的检索算法 32

3．2．1 基于SOM的方法 32

3．2．2 基于PCA的方法 34

3．2．3 其他基于数值相似性的方法 34

3．3 基于逻辑相似性的检索算法 34

3．4 本章小结 37

参考文献 37

第4章 低维空间人体运动合成技术 42

4．1 运动合成算法流程 43

4．1．1 运动数据预处理 43

4．1．2 运动数据降维 44

4．1．3 基于最优化的运动模型及运动合成 45

4．1．4 人体运动合成技术 45

4．2 运动控制算法流程 51

4．2．1 低维信号模拟 51

4．2．2 基于最近邻查找的运动模型 51

4．2．3 局部在线模型及运动控制 51

4．2．4 人体运动控制技术 52

4．3 本章小结 54

参考文献 55

第5章 基于预测的实时运动捕获数据无损压缩方法 61

5．1 数据的分组处理 62

5．2 预测规则 63

5．3 最佳α值与α值查找表的构建 65

5．4 实验结果与讨论 66

5．4．1 不同参数组合下的压缩比 67

5．4．2 平均预测误差与压缩比 69

5．4．3 与其他压缩方法对比 70

5．5 本章小结 71

参考文献 72

第6章 关键帧提取与浮点压缩方法 73

6．1 特征表示方式和维度约减 73

6．1．1 骨骼夹角特征表示方法 74

6．1．2 优化的骨骼夹角特征表示方法 75

6．2 并行曲线简化方法 77

6．3 基于局部最小生成树的点模型浮点压缩方法 79

6．3．1 预测及浮点数压缩 80

6．3．2 实验结果与分析 81

6．4 基于GPU的无损浮点压缩方法 83

6．4．1 Lorenzo预测器 84

6．4．2 Lorenzo的并行方案 85

6．5 本章小结 86

参考文献 87

第7章 基于样例的实时人体运动数据检索 89

7．1 预处理 90

7．1．1 特征定义 91

7．1．2 运动索引提取 92

7．2 实时检索 94

7．2．1 基本相关性系数计算 94

7．2．2 等长规格化 95

7．2．3 计算匹配分数 95

7．2．4 两阶段匹配过程 96

7．3 结果和讨论 97

7．3．1 预处理阶段结果 97

7．3．2 实时检索结果 99

7．4 本章小结 103

参考文献 104

第8章 人体运动捕获数据库集成框架 106

8．1 系统概述 106

8．2 运动索引和EigenDis定义 107

8．3 对压缩的运动数据库进行多步检索 108

8．4 结果与讨论 108

8．4．1 数据库创建阶段结果 109

8．4．2 实时检索阶段结果 110

8．5 本章小结 111

第9章 基于草绘的快速位姿检索与位姿创建 112

9．1 引言 112

9．2 相关工作 113

9．3 系统概述 114

9．4 运动数据预处理 115

9．5 图像描述符 117

9．6 局部匹配和快速位姿检索 118

9．7 基于采样的位姿提炼 120

9．8 实验 122

9．9 用户调查 127

9．10 本章小结 130

参考文献 131

第10章 基于高斯过程动态模型的人体节奏运动合成 134

10．1 引言 134

10．2 相关工作 135

10．3 算法概述 136

10．3．1 节奏和运动特征提取 137

10．3．2 节奏提取 137

10．3．3 运动特征提取 138

10．4 节奏和运动特征匹配 139

10．5 运动节奏转移 139

10．6 实验结果 140

10．6．1 节奏提取结果 140

10．6．2 运动特征提取结果 141

10．6．3 GPDM插值和节奏转移 142

10．7 本章小结 144

参考文献 145

第11章 基于生物力学的最优化触碰运动合成 147

11．1 引言 147

11．2 相关工作 148

11．3 基于生物力学的真实感触碰控制器 150

11．4 数据预处理 150

11．4．1 手臂触碰工作区计算 150

11．4．2 策略分类 152

11．4．3 低维空间构造 152

11．5 基于最优化的运动合成 153

11．5．1 快速最近邻查找 153

11．5．2 目标函数 153

11．6 实验 154

11．6．1 实验设置 154

11．6．2 结果 154

11．6．3 结果分析 155

11．7 本章小结 158

参考文献 158

第12章 基于组合控制器的触碰运动合成 161

12．1 引言 161

12．2 相关工作 162

12．2．1 触碰和抓取运动合成 162

12．2．2 基于模型的运动合成 163

12．2．3 基于组合控制器的运动合成 163

12．3 系统框架 163

12．4 控制器定义 164

12．4．1 静态控制器 164

12．4．2 过渡控制器 166

12．5 触碰运动合成 166

12．6 实验 167

12．6．1 实验环境设置 167

12．6．2 基于静态控制器的单次和连续触碰 168

12．6．3 结合过渡控制器的试探性触碰 169

12．6．4 手眼协同 169

12．7 本章小结 170

参考文献 171