[發明專利]一種基于運動片元拼接的多角色人體運動合成方法

有效

• 申請號: 201711415819.4
• 申請日: 2017-12-25
• 公開（公告）號: CN108197364B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 王鑫;王充沛;孟浩浩;姜小濤
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06T13/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于運動片元抽樣拼接的運動合成方法，通過收集變形運動補丁解決空間對齊和時間同步問題，每個運動片元描述一段多角色交互運動的片段，在空間和時間上對其拼接；運動片元拼接產生一個多虛擬角色隨機交互的無縫仿真系統，拼接算法采用隨機抽樣和確定性搜索解決解決拼接中離散和連續方面的問題，拼接算法可以自動生成多角色交互的高度復雜動畫。本發明實現的交互復雜程度、人類行為的多樣性和人際互動的時空密度都遠高于目前動畫技術水平。

技術領域

本發明屬于計算機視覺運動合成領域，尤其是涉及到基于運動片元的多角色人體運動合成片元抽樣方法和拼接方法。

背景技術

隨著計算機視覺技術和動畫合成技術的高速發展，虛擬現實、計算機動畫、影視制作和游戲娛樂逐漸成為國內外研究人員追捧的研究熱點。人體運動合成一直是計算機圖形學中一個熱門研究課題,涉及計算機圖形學、計算機視覺、虛擬現實、人工智能和機器學習等多個學科知識。多角色交互場景模擬在電影、游戲、仿真中應用場景眾多,角色交互包括角色與環境之間的交互。角色與角色間的交互,交互形成的視覺效果和趣味性對觀眾具有非常大的吸引力。在多角色交互模型中,各個角色在交互過程中需要做到空間上動作協調,時間上運動同步,這往往需要很大的計算量,消耗大量的運算時間和硬件資源,因此,如何高效并真實的構建虛擬人群運動場景成為了計算機圖形學領域的一大難點。

與傳統的運動合成方法相比，基于運動片元拼接的運動合成方法可以充分利用運動數據庫，將運動數據預處理后構建生成運動片元，運動片元是自定義的運動模塊，其中包括角色信息、交互信息和環境信息。然后通過對運動片元的抽樣和拼接來實現合成動畫中角色位置和交互的最佳分布，同時需要避免角色碰撞和重疊，常規的窮舉法顯然是無法勝任的，本方法采用隨機抽樣和確定性組合搜索算法來解決離散和連續方面的問題.構建生成的運動片元是可變形的,提高了拼接的靈活性并可以降低片元拼接的難度,可變形片元保證拼接過程的平滑過渡,同時保證其連慣性。

發明內容

為了克服現有人體運動合成方法實現的交互復雜程度不高,人類行為的多樣性有限和人際互動的時空密度不足的問題，本發明提出一種基于運動片元抽樣拼接的運動合成方法，通過收集變形運動補丁解決空間對齊和時間同步問題，每個運動片元描述一段多角色交互運動的片段，在空間和時間上對其拼接；運動片元拼接產生一個多虛擬角色隨機交互的無縫仿真系統，拼接算法采用隨機抽樣和確定性搜索解決解決拼接中離散和連續方面的問題，拼接算法可以自動生成多角色交互的高度復雜動畫；實現的交互復雜程度、人類行為的多樣性和人際互動的時空密度都遠高于目前動畫技術水平。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于運動片元拼接的多角色人體運動合成方法，所述方法包括以下步驟：

1)運動數據采集，過程如下：

將長視頻分解為連續的幀，提取每一幀中行人所處的位置(x,y)，每個行人具有唯一的編號標識；最終每個行人的路徑表示為離散像素點集T＝{p_i＝(x_i,y_i)|i＝1,...,n}，其中n表示視頻的幀數，(x_i,y_i)表示該行人在第i幀時所處的位置；

將運動數據庫中運動實例表示為高維向量{M_n(t)|n＝1,...,N,t＝1,...,T_n}，其中，N是運動實例數，T_n是第n個運動實例的幀，向量M_n(t)＝{t_k0,q_k1,q_k2,...,q_kJ|k＝1,...,K}表示第t幀時各個角色的運動姿勢，其中，t_k0表示根節點的平移位置，q_k1,q_k2,...,q_kJ表示所有關節點的旋轉角度，J表示關節數，K表示該運動實例中包含的角色個數；

2)可變形運動模型構建，過程如下：