專利名稱：基于語(yǔ)義模型的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)的方法和領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)和人體運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)的飛速發(fā)展，基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)逐漸成為研究和技術(shù)熱點(diǎn)?；谶\(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感動(dòng)畫(huà)技術(shù)和方法涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、數(shù)據(jù)處理等多個(gè)學(xué)科，該領(lǐng)域相關(guān)理論方法的研究豐富了計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)、虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域研究?jī)?nèi)容，具有重要的理論價(jià)值。當(dāng)前，運(yùn)動(dòng)捕獲設(shè)備逐漸普及推廣，三維人體運(yùn)動(dòng)序列可以直接由運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備獲取，因而，運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)在諸多領(lǐng)域特別是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)、虛擬現(xiàn)實(shí)、影視制作等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
在傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法中，通常需要應(yīng)用三維造型軟件平臺(tái)(例如Maya等)先建立一個(gè)虛擬角色，再在運(yùn)動(dòng)編輯軟件平臺(tái)(例如MotionBuilder)中導(dǎo)入運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)，然后建立運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與虛擬角色之間的綁定關(guān)系，以生成運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)，這種方法通常需要依賴多種軟件平臺(tái)，并且需要復(fù)雜的參數(shù)設(shè)定、繁瑣的手工調(diào)整，這就要求用戶不但要熟悉各種軟件平臺(tái)、還要具有相關(guān)動(dòng)畫(huà)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，因此對(duì)于普通用戶而言，設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感動(dòng)畫(huà)具有很大的難度。因此，研究設(shè)計(jì)一種簡(jiǎn)單的、通用的、易于推廣的低成本運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法逐漸成為近年來(lái)的熱點(diǎn)問(wèn)題，相關(guān)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
由于人體自然運(yùn)動(dòng)本身所具有的復(fù)雜性，以及不同規(guī)格、不同標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)之間的差異，同時(shí)不同三維造型軟件對(duì)人物模型的參數(shù)化構(gòu)造也存在較大差異，不易于統(tǒng)一表示，以上所述的多種因素造成了基于人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)中存在諸多困難。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)方法局限性的分析，引入人體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)語(yǔ)義模型的概念和方法，以語(yǔ)義模型為銜接，在一種基于非均勻有理B樣條(NURBS)曲面模型基礎(chǔ)上，通過(guò)坐標(biāo)系插補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)了一種人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)方法。附圖1所示為本發(fā)明方法流程圖。實(shí)驗(yàn)表明該方法具有良好的可行性和較高效率。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案是這樣實(shí)現(xiàn)的 一種基于語(yǔ)義模型的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法，包括將基于C++程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和OpenGL圖形庫(kù)開(kāi)發(fā)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)裝入計(jì)算機(jī)和對(duì)人體運(yùn)動(dòng)語(yǔ)義模型進(jìn)行構(gòu)建、初始化的步驟，其特征在于還包括以下步驟 (1)、本方法中的定義一個(gè)包含22個(gè)語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的語(yǔ)義模型。如圖2所示，一個(gè)語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的定義如下 語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)描述人體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的最小單元，由以下屬性參數(shù)表征 序號(hào)節(jié)點(diǎn)編號(hào)，如圖2所示，指定根節(jié)點(diǎn)“序號(hào)”為1； 名稱節(jié)點(diǎn)物理標(biāo)識(shí)； 度該節(jié)點(diǎn)的直接子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，如根節(jié)點(diǎn)度為3； 級(jí)該節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)之間的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)(包括該節(jié)點(diǎn)本身)，特別指定根節(jié)點(diǎn)“級(jí)”為0； 父節(jié)點(diǎn)該節(jié)點(diǎn)所從屬的節(jié)點(diǎn)的序號(hào)。特別指定根節(jié)點(diǎn)“父節(jié)點(diǎn)”為0； 長(zhǎng)度該節(jié)點(diǎn)至其父節(jié)點(diǎn)的距離。特別指定根節(jié)點(diǎn)“長(zhǎng)度”為0.0cm； 方向該節(jié)點(diǎn)父節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)指向的單位向量。特別指定根節(jié)點(diǎn)“方向”為n0＝(0.0，0.0，0.0)； 位置節(jié)點(diǎn)空間位置，可根據(jù)根節(jié)點(diǎn)“位置”、“長(zhǎng)度”和“方向”參數(shù)計(jì)算得到。根節(jié)點(diǎn)“位置”須初始化； 其中“序號(hào)”、“名稱”、“度”、“級(jí)”、“父節(jié)點(diǎn)”定義謂之從屬關(guān)系屬性，“長(zhǎng)度”、“方向”和“位置”定義謂之空間位置屬性。
語(yǔ)義模型由所有語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)組成的樹(shù)型結(jié)構(gòu)模型。
基于上述定義22節(jié)點(diǎn)語(yǔ)義模型，用以分別確定語(yǔ)義模型的從屬關(guān)系屬性和空間位置屬性； (2)、分別對(duì)標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)(如直立或步驟3中所述的初始的曲面模型的姿態(tài))和人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化，標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，作為運(yùn)動(dòng)參考。語(yǔ)義結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化即設(shè)定運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與語(yǔ)義模型之間的相互聯(lián)系，提取運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義信息。相互聯(lián)系可以視具體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)格式、特征確定，例如，如圖2(a)所示，可以選取某些相關(guān)Marker標(biāo)記點(diǎn)直接作為語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)(膝部Marker、肘部Marker等)，也可以選取兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的中點(diǎn)作為語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)(頸部Marker等)，以及四邊形結(jié)構(gòu)的Marker的中心(腰部、頭部Marker等)或相關(guān)標(biāo)記點(diǎn)(Marker)的線性變換； (3)、建立基于非均勻有理B樣條(NURBS)曲曲的三維人體虛擬模型，如圖3所示，(a)為手臂的局部結(jié)構(gòu)圖，(b)和(c)分別為整個(gè)人體的全局和局部構(gòu)成圖，(d)為應(yīng)用了OpenGL光照和紋理影射的真實(shí)感效果圖。其中四肢分別使用了一個(gè)16×8排控制點(diǎn)的NURBS曲面，頭部為16×16排控制點(diǎn)，軀干分為兩部分，分別包含16×8排和9×9排控制點(diǎn)，這是由NURBS曲面的連通性質(zhì)限制所決定的。
(4)、根據(jù)語(yǔ)義模型進(jìn)行局部坐標(biāo)系變換以及坐標(biāo)系插補(bǔ)。首先確定運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)語(yǔ)義模型中語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)上的局部坐標(biāo)系，作為關(guān)鍵坐標(biāo)系，然后根據(jù)NURBS曲面模型的控制點(diǎn)沿語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)連接線上的排數(shù)，分別設(shè)置插補(bǔ)坐標(biāo)系，并以該連接線兩端關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上的關(guān)鍵坐標(biāo)系為依據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，方法如圖4所示，C0和C5分別為變形前關(guān)鍵坐標(biāo)系，C1-C4分別為變形前的中間坐標(biāo)系。C0’和C5’分別為對(duì)應(yīng)的變形后的關(guān)鍵坐標(biāo)系，坐標(biāo)系插補(bǔ)即計(jì)算變形后的C1’-C4’，變形可以按照以下公式進(jìn)行 Zi(xi，yi，zi)＝Xi(xi，yi，zi)×Yi(xi，yi，zi) (2) Yi(xi，yi，zi)＝Zi(xi，yi，zi)×Xi(xi，yi，zi) 其中t為兩個(gè)相鄰語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)之間的距離比例。
(5)、將各NURBS曲面模型的各排控制點(diǎn)(控制點(diǎn)組V)按照對(duì)應(yīng)的局部坐標(biāo)系進(jìn)行變形，計(jì)算得到變形后的控制點(diǎn)組 其中，V和VM分別為變形前和變形后的控制點(diǎn)組，Ti為控制點(diǎn)組對(duì)應(yīng)的中心相對(duì)于世界坐標(biāo)系原點(diǎn)平移矩陣，Ci和Ci′分別為某排控制點(diǎn)的變形前坐標(biāo)系和經(jīng)過(guò)插補(bǔ)的變形后的坐標(biāo)系。
(6)、根據(jù)變形后的控制點(diǎn)組，重新計(jì)算NURBS曲面模型，以生成新的人體模型，循環(huán)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的所有幀，生成一段對(duì)應(yīng)的人體運(yùn)動(dòng)序列，并添加OpenGL紋理影射、光照處理，即為運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)，如圖5所示，上、中、下分別為運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)、語(yǔ)義模型和人體動(dòng)畫(huà)效果； 與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在通過(guò)定義人體語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)和語(yǔ)義模型的方法，建立了人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)和基于NURBS曲面模型之間的直接聯(lián)系，并且通過(guò)坐標(biāo)系插補(bǔ)實(shí)現(xiàn)控制點(diǎn)組的變形從而實(shí)現(xiàn)模型的變形，最終實(shí)現(xiàn)了一種由人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)生成方法。實(shí)驗(yàn)證明該方法具有良好的可行性和較高的效率。



圖1本發(fā)明的流程框圖。
圖2本發(fā)明中定義的22節(jié)點(diǎn)語(yǔ)義模型的空間關(guān)系和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系圖。
圖3本文中應(yīng)用NURBS曲面構(gòu)造的虛擬人體模型。
圖4坐標(biāo)系插補(bǔ)方法示意圖。
圖5部分系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果圖，上、中、下分別為運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)、語(yǔ)義模型和人體動(dòng)畫(huà)效果。

具體實(shí)施例方式 一種基于語(yǔ)義模型的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法，包括將基于C++程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和OpenGL圖形庫(kù)開(kāi)發(fā)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)裝入計(jì)算機(jī)和對(duì)人體運(yùn)動(dòng)語(yǔ)義模型進(jìn)行構(gòu)建、初始化的步驟，以及真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)的生成，所述各步驟的具體實(shí)施方式
如下 1.實(shí)施本發(fā)明方法測(cè)試實(shí)施是在一組使用DVMC-8820光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備或取得人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，該組數(shù)據(jù)共采集30組動(dòng)作，采集者穿戴32個(gè)特征標(biāo)記點(diǎn)(Marker)，采樣頻率為60幀/秒，每組數(shù)據(jù)包含300幀時(shí)間經(jīng)歷約5秒。該組數(shù)據(jù)以文本文件的形式存儲(chǔ)，每行記錄特征標(biāo)記點(diǎn)的三維坐標(biāo)。
2.按照發(fā)明內(nèi)容中所述的語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)定義方法定義包含22節(jié)點(diǎn)的人體語(yǔ)義模型，將待使用的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的提取，其中語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)3、4、5、7、8、9、12、13、15、16、17、19分別直接對(duì)應(yīng)相關(guān)Marker標(biāo)記點(diǎn)；語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)10、11、14、18、22分別對(duì)應(yīng)于相關(guān)兩個(gè)Marker的中點(diǎn)，其余語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于相關(guān)Marker標(biāo)記點(diǎn)的線性變換，如圖2所示。
3.建立分片的非均勻有理B樣條曲面人體虛擬模型，局部劃分方式如發(fā)明內(nèi)容所述及圖3所示，曲面生成方式如下 其中P為曲面上的點(diǎn)，B為B樣條基函數(shù)，W為權(quán)因子，V為控制點(diǎn)組。
4.按照發(fā)明內(nèi)容(4)所述方法根據(jù)語(yǔ)義模型進(jìn)行局部坐標(biāo)系變換以及坐標(biāo)系插補(bǔ)。坐標(biāo)系的插補(bǔ)實(shí)際上是對(duì)三個(gè)坐標(biāo)軸向量的插補(bǔ)和正交化的過(guò)程。
5.按照發(fā)明內(nèi)容(5)所述方法將各NURBS曲面模型的各排控制點(diǎn)(控制點(diǎn)組V)按照對(duì)應(yīng)的局部坐標(biāo)系進(jìn)行變形，計(jì)算得到變形后的控制點(diǎn)組。其中局部坐標(biāo)系變換矩陣可以分別由其三個(gè)坐標(biāo)軸分量組成的行向量組成 6.根據(jù)變形后的控制點(diǎn)組，重新計(jì)算NURBS曲面模型，以生成新的人體模型，循環(huán)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的所有幀，生成一段對(duì)應(yīng)的人體運(yùn)動(dòng)序列，并添加OpenGL紋理影射、光照處理，即為運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)，如圖5所示。
權(quán)利要求
1、一種基于語(yǔ)義模型的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法，包括將基于C++程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和OpenGL圖形庫(kù)開(kāi)發(fā)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)裝入計(jì)算機(jī)和對(duì)人體運(yùn)動(dòng)語(yǔ)義模型進(jìn)行構(gòu)建、初始化的步驟，其特征在于，還包括以下步驟
(1)、本方法中的定義一個(gè)包含22個(gè)語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的語(yǔ)義模型，一個(gè)語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的定義如下
語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)描述人體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的最小單元，由以下屬性參數(shù)表征
序號(hào)節(jié)點(diǎn)編號(hào)，如圖2所示，指定根節(jié)點(diǎn)“序號(hào)”為1；
名稱節(jié)點(diǎn)物理標(biāo)識(shí)；
度該節(jié)點(diǎn)的直接子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，如根節(jié)點(diǎn)度為3；
級(jí)該節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)之間的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)(包括該節(jié)點(diǎn)本身)，特別指定根節(jié)點(diǎn)“級(jí)”為0；
父節(jié)點(diǎn)該節(jié)點(diǎn)所從屬的節(jié)點(diǎn)的序號(hào)。特別指定根節(jié)點(diǎn)“父節(jié)點(diǎn)”為0；
長(zhǎng)度該節(jié)點(diǎn)至其父節(jié)點(diǎn)的距離。特別指定根節(jié)點(diǎn)“長(zhǎng)度”為0.0cm；
方向該節(jié)點(diǎn)父節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)指向的單位向量。特別指定根節(jié)點(diǎn)“方向”為n0＝(0.0，0.0，0.0)；
位置節(jié)點(diǎn)空間位置，可根據(jù)根節(jié)點(diǎn)“位置”、“長(zhǎng)度”和“方向”參數(shù)計(jì)算得到。根節(jié)點(diǎn)“位置”須初始化；
其中“序號(hào)”、“名稱”、“度”、“級(jí)”、“父節(jié)點(diǎn)”定義謂之從屬關(guān)系屬性，“長(zhǎng)度”、“方向”和“位置”定義謂之空間位置屬性；
語(yǔ)義模型由所有語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)組成的樹(shù)型結(jié)構(gòu)模型；
基于上述定義22節(jié)點(diǎn)語(yǔ)義模型，用以分別確定語(yǔ)義模型的從屬關(guān)系屬性和空間位置屬性；
(2)、本方法分別對(duì)標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)(如直立或步驟3中所述的初始的曲面模型的姿態(tài))和人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化，標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，作為運(yùn)動(dòng)參考。語(yǔ)義結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化即設(shè)定運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與語(yǔ)義模型之間的相互聯(lián)系，提取運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義信息。相互聯(lián)系可以視具體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)格式、特征確定，例如，如圖2(a)所示，可以選取某些相關(guān)Marker標(biāo)記點(diǎn)直接作為語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)(膝部Marker、肘部Marker等)，也可以選取兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的中點(diǎn)作為語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)(頸部Marker等)，以及四邊形結(jié)構(gòu)的Marker的中心(腰部、頭部Marker等)或相關(guān)標(biāo)記點(diǎn)(Marker)的線性變換；
(3)、本方法是建立在一種基于分片的非均勻有理B樣條(NURBS)曲面的三維人體虛擬模型的基礎(chǔ)上的，其中四肢分別使用了一個(gè)16×8排控制點(diǎn)的NURBS曲面，頭部為16×16排控制點(diǎn)，軀干分為兩部分，分別包含16×8排和9×9排控制點(diǎn)，這是由NURBS曲面的連通性質(zhì)限制所決定的；
(4)、根據(jù)語(yǔ)義模型進(jìn)行局部坐標(biāo)系變換以及坐標(biāo)系插補(bǔ)。首先確定運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)語(yǔ)義模型中語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)上的局部坐標(biāo)系，作為關(guān)鍵坐標(biāo)系，然后根據(jù)NURBS曲面模型的控制點(diǎn)沿語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)連接線上的排數(shù)，分別設(shè)置插補(bǔ)坐標(biāo)系，并以該連接線兩端關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上的關(guān)鍵坐標(biāo)系為依據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，方法如圖4所示，C0和C5分別為變形前關(guān)鍵坐標(biāo)系，C1-C4分別為變形前的中間坐標(biāo)系。C0’和C5’分別為對(duì)應(yīng)的變形后的關(guān)鍵坐標(biāo)系，坐標(biāo)系插補(bǔ)即計(jì)算變形后的C1’-C4’，變形可以按照以下公式進(jìn)行
Zi(xi，yi，zi)＝Xi(xi，yi，zi)×Yi(xi，yi，zi)
Yi(xi，yi，zi)＝Zi(xi，yi，zi)×Xi(xi，yi，zi)
(2)
其中t為兩個(gè)相鄰語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)之間的距離比例。
(5)、本發(fā)明的方法是將各NURBS曲面模型的各排控制點(diǎn)(控制點(diǎn)組V)按照對(duì)應(yīng)的局部坐標(biāo)系進(jìn)行變形，計(jì)算得到變形后的控制點(diǎn)組
其中，V和VM分別為變形前和變形后的控制點(diǎn)組，Ti為控制點(diǎn)組對(duì)應(yīng)的中心相對(duì)于世界坐標(biāo)系原點(diǎn)平移矩陣，Ci和Ci′分別為某排控制點(diǎn)的變形前坐標(biāo)系和經(jīng)過(guò)插補(bǔ)的變形后的坐標(biāo)系；
(6)、根據(jù)變形后的控制點(diǎn)組，重新計(jì)算NURBS曲面模型，以生成新的人體模型，循環(huán)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的所有幀，生成一段對(duì)應(yīng)的人體運(yùn)動(dòng)序列，并添加OpenGL紋理影射、光照處理，即為運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于語(yǔ)義模型的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的人體動(dòng)畫(huà)方法，該方法涉及計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)和人體運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)領(lǐng)域，引入人體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)語(yǔ)義模型的概念和方法，以語(yǔ)義模型為銜接，在一種基于非均勻有理B樣條(NURBS)曲面模型基礎(chǔ)上，通過(guò)坐標(biāo)系插補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)了一種人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)方法。本發(fā)明中的檢索方法經(jīng)實(shí)際測(cè)試，能夠有效實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的真實(shí)感人體動(dòng)畫(huà)，具有良好的實(shí)用性和較高的效率。
文檔編號(hào)G06T15/70GK101477703SQ20081022805
公開(kāi)日2009年7月8日 申請(qǐng)日期2008年10月11日 優(yōu)先權(quán)日2008年10月11日
發(fā)明者強(qiáng) 張, 肖伯祥, 魏小鵬 申請(qǐng)人:大連大學(xué)