一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，（1）、由于硬件方面的原因，動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)通常含有一定量的噪音，這些噪音主要是一些高頻的信號(hào)抖動(dòng)，它們會(huì)影響低級(jí)動(dòng)作分割方法的正確性，所以在對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割之前，需要對(duì)它們進(jìn)行降噪，用于動(dòng)作數(shù)據(jù)噪音處理的通常有兩種方法，即卡爾曼濾波和巴特沃斯低通濾波，因?yàn)榘吞匚炙沟屯V波通常會(huì)造成動(dòng)作段末端誤差較大，所以我們擬采用卡爾曼濾波的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪；（2）、在對(duì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪之后，我們需要進(jìn)行低級(jí)動(dòng)作分割，為了完成分割，首先主成分分析被用于動(dòng)作數(shù)據(jù)；之后結(jié)合過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)和基于曲率的方法在最主要的維度上對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割。
【專利說(shuō)明】
一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種合成方法，特別是涉及一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法。
【背景技術(shù)】
[0002]運(yùn)動(dòng)合成即是將已有動(dòng)作序列組合成新的動(dòng)作序列的技術(shù)。運(yùn)動(dòng)合成技術(shù)可以提高運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的可重用性，從而降低三維動(dòng)畫(huà)制作的成本。本項(xiàng)目擬提出一種基于非平凡模式的混合圖模型，通過(guò)該混合圖模型，可以在降低成本的同時(shí)，為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作并高效準(zhǔn)確地合成滿足用戶需求的動(dòng)作。該混合圖模型包含了兩種圖結(jié)構(gòu)，即模式索引圖和模式過(guò)渡圖，其中模式索引圖記錄了非平凡模式間的包含關(guān)系，用于非平凡模式的檢索;模式過(guò)渡圖記錄了非平凡模式間的過(guò)渡關(guān)系，為非平凡模式之間對(duì)接合成提供依據(jù)。本項(xiàng)目的主要研究?jī)?nèi)容包括:研究在運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)非平凡模式的方法，將動(dòng)作分割成非平凡模式的集合;研究模式索引圖的構(gòu)造方法，使得用戶可以快速準(zhǔn)確定位自身需求;研究模式過(guò)渡圖的構(gòu)造方法及動(dòng)作再序列方法，從而可以高效地合成逼真的動(dòng)作。
[0003]隨著游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，人們對(duì)游戲的畫(huà)質(zhì)要求越來(lái)越高。對(duì)公司來(lái)說(shuō)，美術(shù)的開(kāi)發(fā)壓力也越來(lái)越大。如果解決美術(shù)的開(kāi)發(fā)量及開(kāi)發(fā)壓力，用最簡(jiǎn)單的方式，實(shí)現(xiàn)最完美的動(dòng)畫(huà)制作，成為公司主要的攻克難題。運(yùn)動(dòng)合成是近些年來(lái)的研究熱點(diǎn)，本項(xiàng)目的各研究問(wèn)題均是來(lái)源于前人及我們前期研究中迫切需要解決的實(shí)際問(wèn)題。根據(jù)我們的研究經(jīng)驗(yàn)和初步研究結(jié)果，認(rèn)真分析了項(xiàng)目成功的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，認(rèn)為盡管本項(xiàng)目的整體目標(biāo)具有相當(dāng)?shù)奶魬?zhàn)性，但是通過(guò)努力工作之后是可以實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外在運(yùn)動(dòng)合成方面的最新研究動(dòng)態(tài)，我們可以看出在基于運(yùn)動(dòng)圖及其各種擴(kuò)展的運(yùn)動(dòng)合成方法方面開(kāi)展了大量的工作，并且已經(jīng)取得了一些成果。然而現(xiàn)有方法仍然存在著一些問(wèn)題，如合成的動(dòng)作數(shù)量少或者質(zhì)量差，合成滿足用戶需求動(dòng)作的效率低下等。我們擬提出一種基于非平凡模式的混合圖模型用于運(yùn)動(dòng)合成，其相對(duì)于已有的運(yùn)動(dòng)圖方法及其擴(kuò)展，既有繼承，也有拓展，是可行的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法。
[0005]為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是:
一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:包括以下步驟:(I )、由于硬件方面的原因，動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)通常含有一定量的噪音，這些噪音主要是一些高頻的信號(hào)抖動(dòng)，它們會(huì)影響低級(jí)動(dòng)作分割方法的正確性，所以在對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割之前，需要對(duì)它們進(jìn)行降噪，用于動(dòng)作數(shù)據(jù)噪音處理的通常有兩種方法，即卡爾曼濾波和巴特沃斯低通濾波，因?yàn)榘吞匚炙沟屯V波通常會(huì)造成動(dòng)作段末端誤差較大，所以我們擬采用卡爾曼濾波的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪；
(2)、在對(duì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪之后，我們需要進(jìn)行低級(jí)動(dòng)作分割，為了完成分割，首先主成分分析被用于動(dòng)作數(shù)據(jù);之后結(jié)合過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)和基于曲率的方法在最主要的維度上對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割，確定分割出段的總數(shù)和初步的分割點(diǎn)；最后使用聚類的方法，根據(jù)其余各維的分割點(diǎn)及其重要程度對(duì)初步的分割點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整；
(3)、對(duì)于前一步由低級(jí)動(dòng)作分割得到的所有動(dòng)作段，我們找出其中相似的動(dòng)作段，并賦予相似的動(dòng)作段相同的符號(hào)，這樣就將動(dòng)作的序列轉(zhuǎn)換成了符號(hào)的序列，之后使用后綴樹(shù)方法即可以解決符號(hào)序列中非平凡模式的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，最后我們從屬于同一個(gè)模式的所有相似動(dòng)作融合出該模式的代表動(dòng)作，該代表動(dòng)作是屬于該模式的所有相似動(dòng)作在時(shí)間上和空間上的中間表示，找出動(dòng)作中的所有非平凡模式，其中Pl到P4中動(dòng)作均重復(fù)出現(xiàn)，屬于重復(fù)模式，而P5到P7中的動(dòng)作只出現(xiàn)一次，屬于非重復(fù)模式。
[0006]前述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:已有的基于模式的運(yùn)動(dòng)圖方法只提供模式之間的過(guò)渡對(duì)接，然而，如果要同時(shí)提高可合成動(dòng)作的質(zhì)量和數(shù)量，就要擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，而這帶來(lái)的一個(gè)問(wèn)題就是動(dòng)作的檢索時(shí)間會(huì)被加長(zhǎng)，在本項(xiàng)目中，我們擬提出一種基于模式混合圖的運(yùn)動(dòng)合成方法，其中，通過(guò)模式索引圖，可以快速準(zhǔn)確查找滿足用戶需求的動(dòng)作模式，通過(guò)模式過(guò)渡圖，可以高效地合成逼真的動(dòng)畫(huà)，通過(guò)將模式索引圖及模式過(guò)渡圖有機(jī)結(jié)合到一起，可以為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，同時(shí)幫助用戶高效地合成滿足其需求的動(dòng)作。
[0007]前述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:就現(xiàn)有模式發(fā)現(xiàn)的方法而言，基于自相似矩陣的方法時(shí)間復(fù)雜度較高，而基于離散化的方法又會(huì)受到離散化區(qū)間個(gè)數(shù)的影響，這里我們擬提出一種基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法，該方法首先將動(dòng)作分割為基礎(chǔ)動(dòng)作，并賦予相似的基礎(chǔ)動(dòng)作相同的符號(hào)，從而將動(dòng)作的序列轉(zhuǎn)換成為符號(hào)的序列，最后通過(guò)后綴樹(shù)方法即可找出符號(hào)序列中的非平凡模式，同現(xiàn)有方法相比，該方法可以更加快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)動(dòng)作中的非平凡模式。
[0008]前述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:用于一維時(shí)序數(shù)據(jù)的低級(jí)分割方法不能直接搬到多維的動(dòng)作數(shù)據(jù)上，因?yàn)楦骶S上運(yùn)動(dòng)的分割點(diǎn)不盡相同，導(dǎo)致我們不能決定整體動(dòng)作的分割點(diǎn)，在這里，我們擬提出一種自頂向下、逐步求精的動(dòng)作數(shù)據(jù)分割方法，該方法首先將主成分分析應(yīng)用于動(dòng)作數(shù)據(jù)，之后根據(jù)最主要維上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段并決定分段個(gè)數(shù)，決定初步的分割點(diǎn)，最后使用聚類的方法，根據(jù)其余各維的分割點(diǎn)及其重要程度，對(duì)初步的分割點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，同現(xiàn)有方法相比，該方法可以準(zhǔn)確地對(duì)高維的動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，同時(shí)也具有更好的穩(wěn)定性。
[0009]前述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)檢索方法并不能很好地滿足非平凡模式檢索的需要，而現(xiàn)有的動(dòng)作模式檢索方法往往是關(guān)于人體骨架的層次化結(jié)構(gòu)，本項(xiàng)目中，我們擬提出一種對(duì)非平凡模式進(jìn)行索引的層次化結(jié)構(gòu)，即模式索引圖，通過(guò)該圖，系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確地檢索用戶輸入動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的模式，為了構(gòu)造模式索引圖，我們首先找出非平凡模式之間的包含關(guān)系，由于包含關(guān)系具有傳遞性，導(dǎo)致初步構(gòu)造的模式索引圖包含了大量的冗余關(guān)系，為了使模式索引圖具有更好的可視性，我們使用傳遞性消除算法將當(dāng)中的冗余關(guān)系消除，從而得到一個(gè)簡(jiǎn)潔的模式索引圖，模式索引圖可以幫助用戶更加高效地查找輸入動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的非平凡模式。
[0010]前述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:由于非平凡模式之間存在包含關(guān)系，可以組織成一個(gè)特殊的層次型結(jié)構(gòu)，所以這里我們擬提出一種自底向上按照增量式的策略來(lái)構(gòu)造模式過(guò)渡圖，高層非平凡模式可以完全繼承低層非平凡模式的過(guò)渡關(guān)系，從而可以提高構(gòu)造模式過(guò)渡圖的效率，就模式間過(guò)渡關(guān)系的建立，采用了基于非平凡模式代表動(dòng)作單個(gè)姿勢(shì)相似性的過(guò)渡關(guān)系建立方法，從而確保了構(gòu)造出的模式過(guò)渡圖具有較好的連通性，為了解決由單個(gè)姿勢(shì)相似性帶來(lái)的平滑性問(wèn)題，并使得用戶可以在諸多可合成動(dòng)作中快速尋找滿足其需求的動(dòng)作，我們擬提出一種新的動(dòng)作再序列方法，通過(guò)將模式過(guò)渡圖與動(dòng)作再序列方法進(jìn)行結(jié)合，可以同時(shí)兼顧連通性和平滑性，為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，并且可以高效地在諸多可合成動(dòng)作中找出滿足用戶需求的動(dòng)作。
[0011]本發(fā)明所達(dá)到的有益效果:本發(fā)明(A)對(duì)于基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法，其關(guān)鍵點(diǎn)就在于低級(jí)動(dòng)作分割，現(xiàn)有的時(shí)序數(shù)據(jù)低級(jí)分割算法在一維數(shù)據(jù)上已經(jīng)可以得到較好的結(jié)果，我們只需在此基礎(chǔ)上進(jìn)行增量創(chuàng)新，將其擴(kuò)展到高維的動(dòng)作數(shù)據(jù)上，將各維上的分割點(diǎn)按照其重要程度融合出整體動(dòng)作的分割點(diǎn)，這具備理論上的可行性。另外我們已經(jīng)在簡(jiǎn)單的動(dòng)作上測(cè)試了本文中擬提出的低級(jí)動(dòng)作分割方法并得到了較好的效果。因此，基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法具有可行性。(B)檢索非平凡模式的關(guān)鍵就在于模式索引圖。在模式索引圖中，頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)著非平凡模式，邊對(duì)應(yīng)著非平凡模式間的包含關(guān)系，在挖掘出非平凡模式后，發(fā)現(xiàn)非平凡模式間的包含關(guān)系是完全可以實(shí)現(xiàn)的；另外，用來(lái)消除初步生成的模式索引圖中冗余關(guān)系的傳遞性消除算法也是較為成熟的；因此這里基于非平凡模式的模式索引圖構(gòu)造方法是可行的。(C)就模式過(guò)渡圖的構(gòu)造方法及基于模式過(guò)渡圖的動(dòng)作再序列方法而言，我們是根據(jù)實(shí)際的問(wèn)題對(duì)前人工作進(jìn)行歸納總結(jié)，將各種方法的長(zhǎng)處進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，并在此基礎(chǔ)上針對(duì)我們的特殊情況對(duì)其進(jìn)行深化創(chuàng)新而提出的。因此這里模式索引圖的構(gòu)造方法及基于模式過(guò)渡圖的動(dòng)作再序列方法是可行的。
【具體實(shí)施方式】
[0012]以下實(shí)施例僅用于更加清楚地說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來(lái)限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0013]本發(fā)明研究?jī)?nèi)容主要包含三個(gè)方面:(A)不同于基于模式的運(yùn)動(dòng)圖構(gòu)造方法，非平凡模式之間存在著包含關(guān)系，可以組織成一種層次化的結(jié)構(gòu)，即模式索引圖，所以我們要研究一種基于這種層次化結(jié)構(gòu)構(gòu)造模式過(guò)渡圖的策略。(B)如果兩個(gè)動(dòng)作段之間存在著K個(gè)連續(xù)的姿勢(shì)相似，通過(guò)這些姿勢(shì)可以將兩個(gè)動(dòng)作段連接起來(lái)，則稱這兩個(gè)動(dòng)作段之間存在過(guò)渡關(guān)系，姿勢(shì)的相似程度反映了兩個(gè)動(dòng)作之間過(guò)渡的平滑程度，這些姿勢(shì)在兩個(gè)動(dòng)作段中的位置就稱為過(guò)渡點(diǎn)。一般的，K越大，平滑性就越好，連通性就越差。在這里，為了確保連通性，從而保證可合成動(dòng)作的數(shù)量，我們研究根據(jù)單個(gè)姿勢(shì)的相似性來(lái)建立非平凡模式代表動(dòng)作間過(guò)渡關(guān)系的方法。(C)由于可合成動(dòng)作數(shù)量的大幅增加，導(dǎo)致用戶在諸多可合成動(dòng)作中尋找滿足其需求動(dòng)作的時(shí)間加長(zhǎng)，另外根據(jù)單個(gè)姿勢(shì)相似性建立的模式間過(guò)渡關(guān)系平滑性較差。我們擬研究一種動(dòng)作再序列的方法來(lái)彌補(bǔ)這些缺陷，通過(guò)將該動(dòng)作再序列方法與模式過(guò)渡圖結(jié)合，可以為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，同時(shí)可以高效地在諸多可合成動(dòng)作中尋找滿足用戶需求的動(dòng)作。
[0014]—種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:包括以下步驟:(1)、由于硬件方面的原因，動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)通常含有一定量的噪音，這些噪音主要是一些高頻的信號(hào)抖動(dòng)，它們會(huì)影響低級(jí)動(dòng)作分割方法的正確性，所以在對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割之前，需要對(duì)它們進(jìn)行降噪，用于動(dòng)作數(shù)據(jù)噪音處理的通常有兩種方法，即卡爾曼濾波和巴特沃斯低通濾波，因?yàn)榘吞匚炙沟屯V波通常會(huì)造成動(dòng)作段末端誤差較大，所以我們擬采用卡爾曼濾波的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪；
(2)、在對(duì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪之后，我們需要進(jìn)行低級(jí)動(dòng)作分割，為了完成分割，首先主成分分析被用于動(dòng)作數(shù)據(jù);之后結(jié)合過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)和基于曲率的方法在最主要的維度上對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割，確定分割出段的總數(shù)和初步的分割點(diǎn)；最后使用聚類的方法，根據(jù)其余各維的分割點(diǎn)及其重要程度對(duì)初步的分割點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整；
(3)、對(duì)于前一步由低級(jí)動(dòng)作分割得到的所有動(dòng)作段，我們找出其中相似的動(dòng)作段，并賦予相似的動(dòng)作段相同的符號(hào)，這樣就將動(dòng)作的序列轉(zhuǎn)換成了符號(hào)的序列，之后使用后綴樹(shù)方法即可以解決符號(hào)序列中非平凡模式的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，最后我們從屬于同一個(gè)模式的所有相似動(dòng)作融合出該模式的代表動(dòng)作，該代表動(dòng)作是屬于該模式的所有相似動(dòng)作在時(shí)間上和空間上的中間表示，找出動(dòng)作中的所有非平凡模式，其中Pl到P4中動(dòng)作均重復(fù)出現(xiàn)，屬于重復(fù)模式，而P5到P7中的動(dòng)作只出現(xiàn)一次，屬于非重復(fù)模式。
[0015]本發(fā)明所采取的方案:
I)提出一種基于模式混合圖的運(yùn)動(dòng)合成方法。
[0016]已有的基于模式的運(yùn)動(dòng)圖方法只提供模式之間的過(guò)渡對(duì)接，然而，如果要同時(shí)提高可合成動(dòng)作的質(zhì)量和數(shù)量，就要擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，而這帶來(lái)的一個(gè)問(wèn)題就是動(dòng)作的檢索時(shí)間會(huì)被加長(zhǎng)。在本項(xiàng)目中，我們擬提出一種基于模式混合圖的運(yùn)動(dòng)合成方法，其中，通過(guò)模式索引圖，可以快速準(zhǔn)確查找滿足用戶需求的動(dòng)作模式，通過(guò)模式過(guò)渡圖，可以高效地合成逼真的動(dòng)畫(huà)。通過(guò)將模式索引圖及模式過(guò)渡圖有機(jī)結(jié)合到一起，可以為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，同時(shí)幫助用戶高效地合成滿足其需求的動(dòng)作。
[0017]2)提出一種基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法。
[0018]就現(xiàn)有模式發(fā)現(xiàn)的方法而言，基于自相似矩陣的方法時(shí)間復(fù)雜度較高，而基于離散化的方法又會(huì)受到離散化區(qū)間個(gè)數(shù)的影響。這里我們擬提出一種基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法，該方法首先將動(dòng)作分割為基礎(chǔ)動(dòng)作，并賦予相似的基礎(chǔ)動(dòng)作相同的符號(hào)，從而將動(dòng)作的序列轉(zhuǎn)換成為符號(hào)的序列，最后通過(guò)后綴樹(shù)方法即可找出符號(hào)序列中的非平凡模式。同現(xiàn)有方法相比，該方法可以更加快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)動(dòng)作中的非平凡模式。
[0019]用于一維時(shí)序數(shù)據(jù)的低級(jí)分割方法不能直接搬到多維的動(dòng)作數(shù)據(jù)上，因?yàn)楦骶S上運(yùn)動(dòng)的分割點(diǎn)不盡相同，導(dǎo)致我們不能決定整體動(dòng)作的分割點(diǎn)。在這里，我們擬提出一種自頂向下、逐步求精的動(dòng)作數(shù)據(jù)分割方法，該方法首先將主成分分析應(yīng)用于動(dòng)作數(shù)據(jù)，之后根據(jù)最主要維上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段并決定分段個(gè)數(shù)，決定初步的分割點(diǎn)，最后使用聚類的方法，根據(jù)其余各維的分割點(diǎn)及其重要程度，對(duì)初步的分割點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。同現(xiàn)有方法相比，該方法可以準(zhǔn)確地對(duì)高維的動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，同時(shí)也具有更好的穩(wěn)定性。
[0020]3)提出基于非平凡模式的模式索引圖及其構(gòu)造方法。
[0021]現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)檢索方法并不能很好地滿足非平凡模式檢索的需要，而現(xiàn)有的動(dòng)作模式檢索方法往往是關(guān)于人體骨架的層次化結(jié)構(gòu)。本項(xiàng)目中，我們擬提出一種對(duì)非平凡模式進(jìn)行索引的層次化結(jié)構(gòu)，即模式索引圖。通過(guò)該圖，系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確地檢索用戶輸入動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的模式。為了構(gòu)造模式索引圖，我們首先找出非平凡模式之間的包含關(guān)系，由于包含關(guān)系具有傳遞性，導(dǎo)致初步構(gòu)造的模式索引圖包含了大量的冗余關(guān)系，為了使模式索引圖具有更好的可視性，我們使用傳遞性消除算法將當(dāng)中的冗余關(guān)系消除，從而得到一個(gè)簡(jiǎn)潔的模式索引圖。模式索引圖可以幫助用戶更加高效地查找輸入動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的非平凡模式。
[0022]4)提出基于非平凡模式的模式過(guò)渡圖構(gòu)造方法及基于模式過(guò)渡圖的動(dòng)作再序列方法。
[0023]由于非平凡模式之間存在包含關(guān)系，可以組織成一個(gè)特殊的層次型結(jié)構(gòu)，所以這里我們擬提出一種自底向上按照增量式(Incremental)的策略來(lái)構(gòu)造模式過(guò)渡圖。高層非平凡模式可以完全繼承低層非平凡模式的過(guò)渡關(guān)系，從而可以提高構(gòu)造模式過(guò)渡圖的效率。就模式間過(guò)渡關(guān)系的建立，采用了基于非平凡模式代表動(dòng)作單個(gè)姿勢(shì)相似性的過(guò)渡關(guān)系建立方法，從而確保了構(gòu)造出的模式過(guò)渡圖具有較好的連通性，為了解決由單個(gè)姿勢(shì)相似性帶來(lái)的平滑性問(wèn)題，并使得用戶可以在諸多可合成動(dòng)作中快速尋找滿足其需求的動(dòng)作，我們擬提出一種新的動(dòng)作再序列方法，通過(guò)將模式過(guò)渡圖與動(dòng)作再序列方法進(jìn)行結(jié)合，可以同時(shí)兼顧連通性和平滑性，為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，并且可以高效地在諸多可合成動(dòng)作中找出滿足用戶需求的動(dòng)作。
[0024]綜上所述:本發(fā)明(A)對(duì)于基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法，其關(guān)鍵點(diǎn)就在于低級(jí)動(dòng)作分割，現(xiàn)有的時(shí)序數(shù)據(jù)低級(jí)分割算法在一維數(shù)據(jù)上已經(jīng)可以得到較好的結(jié)果，我們只需在此基礎(chǔ)上進(jìn)行增量創(chuàng)新，將其擴(kuò)展到高維的動(dòng)作數(shù)據(jù)上，將各維上的分割點(diǎn)按照其重要程度融合出整體動(dòng)作的分割點(diǎn)，這具備理論上的可行性。另外我們已經(jīng)在簡(jiǎn)單的動(dòng)作上測(cè)試了本文中擬提出的低級(jí)動(dòng)作分割方法并得到了較好的效果。因此，基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法具有可行性。(B)檢索非平凡模式的關(guān)鍵就在于模式索引圖。在模式索引圖中，頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)著非平凡模式，邊對(duì)應(yīng)著非平凡模式間的包含關(guān)系，在挖掘出非平凡模式后，發(fā)現(xiàn)非平凡模式間的包含關(guān)系是完全可以實(shí)現(xiàn)的；另外，用來(lái)消除初步生成的模式索引圖中冗余關(guān)系的傳遞性消除算法也是較為成熟的；因此這里基于非平凡模式的模式索引圖構(gòu)造方法是可行的。(C)就模式過(guò)渡圖的構(gòu)造方法及基于模式過(guò)渡圖的動(dòng)作再序列方法而言，我們是根據(jù)實(shí)際的問(wèn)題對(duì)前人工作進(jìn)行歸納總結(jié)，將各種方法的長(zhǎng)處進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，并在此基礎(chǔ)上針對(duì)我們的特殊情況對(duì)其進(jìn)行深化創(chuàng)新而提出的。因此這里模式索引圖的構(gòu)造方法及基于模式過(guò)渡圖的動(dòng)作再序列方法是可行的。
[0025]以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征及優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說(shuō)明書(shū)中描述的只是說(shuō)明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書(shū)及其等效物界定。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:包括以下步驟:(I)、由于硬件方面的原因，動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)通常含有一定量的噪音，這些噪音主要是一些高頻的信號(hào)抖動(dòng)，它們會(huì)影響低級(jí)動(dòng)作分割方法的正確性，所以在對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割之前，需要對(duì)它們進(jìn)行降噪，用于動(dòng)作數(shù)據(jù)噪音處理的通常有兩種方法，即卡爾曼濾波和巴特沃斯低通濾波，因?yàn)榘吞匚炙沟屯V波通常會(huì)造成動(dòng)作段末端誤差較大，所以我們擬采用卡爾曼濾波的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪； (2)、在對(duì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪之后，我們需要進(jìn)行低級(jí)動(dòng)作分割，為了完成分割，首先主成分分析被用于動(dòng)作數(shù)據(jù);之后結(jié)合過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)和基于曲率的方法在最主要的維度上對(duì)動(dòng)作進(jìn)行分割，確定分割出段的總數(shù)和初步的分割點(diǎn)；最后使用聚類的方法，根據(jù)其余各維的分割點(diǎn)及其重要程度對(duì)初步的分割點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整； (3)、對(duì)于前一步由低級(jí)動(dòng)作分割得到的所有動(dòng)作段，我們找出其中相似的動(dòng)作段，并賦予相似的動(dòng)作段相同的符號(hào)，這樣就將動(dòng)作的序列轉(zhuǎn)換成了符號(hào)的序列，之后使用后綴樹(shù)方法即可以解決符號(hào)序列中非平凡模式的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，最后我們從屬于同一個(gè)模式的所有相似動(dòng)作融合出該模式的代表動(dòng)作，該代表動(dòng)作是屬于該模式的所有相似動(dòng)作在時(shí)間上和空間上的中間表示，找出動(dòng)作中的所有非平凡模式，其中Pl到P4中動(dòng)作均重復(fù)出現(xiàn)，屬于重復(fù)模式，而P5到P7中的動(dòng)作只出現(xiàn)一次，屬于非重復(fù)模式。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:已有的基于模式的運(yùn)動(dòng)圖方法只提供模式之間的過(guò)渡對(duì)接，然而，如果要同時(shí)提高可合成動(dòng)作的質(zhì)量和數(shù)量，就要擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，而這帶來(lái)的一個(gè)問(wèn)題就是動(dòng)作的檢索時(shí)間會(huì)被加長(zhǎng)，在本項(xiàng)目中，我們擬提出一種基于模式混合圖的運(yùn)動(dòng)合成方法，其中，通過(guò)模式索引圖，可以快速準(zhǔn)確查找滿足用戶需求的動(dòng)作模式，通過(guò)模式過(guò)渡圖，可以高效地合成逼真的動(dòng)畫(huà)，通過(guò)將模式索引圖及模式過(guò)渡圖有機(jī)結(jié)合到一起，可以為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，同時(shí)幫助用戶高效地合成滿足其需求的動(dòng)作。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:就現(xiàn)有模式發(fā)現(xiàn)的方法而言，基于自相似矩陣的方法時(shí)間復(fù)雜度較高，而基于離散化的方法又會(huì)受到離散化區(qū)間個(gè)數(shù)的影響，這里我們擬提出一種基于低級(jí)動(dòng)作分割的非平凡模式發(fā)現(xiàn)方法，該方法首先將動(dòng)作分割為基礎(chǔ)動(dòng)作，并賦予相似的基礎(chǔ)動(dòng)作相同的符號(hào)，從而將動(dòng)作的序列轉(zhuǎn)換成為符號(hào)的序列，最后通過(guò)后綴樹(shù)方法即可找出符號(hào)序列中的非平凡模式，同現(xiàn)有方法相比，該方法可以更加快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)動(dòng)作中的非平凡模式。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:用于一維時(shí)序數(shù)據(jù)的低級(jí)分割方法不能直接搬到多維的動(dòng)作數(shù)據(jù)上，因?yàn)楦骶S上運(yùn)動(dòng)的分割點(diǎn)不盡相同，導(dǎo)致我們不能決定整體動(dòng)作的分割點(diǎn)，在這里，我們擬提出一種自頂向下、逐步求精的動(dòng)作數(shù)據(jù)分割方法，該方法首先將主成分分析應(yīng)用于動(dòng)作數(shù)據(jù)，之后根據(jù)最主要維上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段并決定分段個(gè)數(shù)，決定初步的分割點(diǎn)，最后使用聚類的方法，根據(jù)其余各維的分割點(diǎn)及其重要程度，對(duì)初步的分割點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，同現(xiàn)有方法相比，該方法可以準(zhǔn)確地對(duì)高維的動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，同時(shí)也具有更好的穩(wěn)定性。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)檢索方法并不能很好地滿足非平凡模式檢索的需要，而現(xiàn)有的動(dòng)作模式檢索方法往往是關(guān)于人體骨架的層次化結(jié)構(gòu)，本項(xiàng)目中，我們擬提出一種對(duì)非平凡模式進(jìn)行索引的層次化結(jié)構(gòu)，即模式索引圖，通過(guò)該圖，系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確地檢索用戶輸入動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的模式，為了構(gòu)造模式索引圖，我們首先找出非平凡模式之間的包含關(guān)系，由于包含關(guān)系具有傳遞性，導(dǎo)致初步構(gòu)造的模式索引圖包含了大量的冗余關(guān)系，為了使模式索引圖具有更好的可視性，我們使用傳遞性消除算法將當(dāng)中的冗余關(guān)系消除，從而得到一個(gè)簡(jiǎn)潔的模式索引圖，模式索引圖可以幫助用戶更加高效地查找輸入動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的非平凡模式。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于非平凡模式的動(dòng)作合成方法，其特征在于:由于非平凡模式之間存在包含關(guān)系，可以組織成一個(gè)特殊的層次型結(jié)構(gòu)，所以這里我們擬提出一種自底向上按照增量式的策略來(lái)構(gòu)造模式過(guò)渡圖，高層非平凡模式可以完全繼承低層非平凡模式的過(guò)渡關(guān)系，從而可以提高構(gòu)造模式過(guò)渡圖的效率，就模式間過(guò)渡關(guān)系的建立，采用了基于非平凡模式代表動(dòng)作單個(gè)姿勢(shì)相似性的過(guò)渡關(guān)系建立方法，從而確保了構(gòu)造出的模式過(guò)渡圖具有較好的連通性，為了解決由單個(gè)姿勢(shì)相似性帶來(lái)的平滑性問(wèn)題，并使得用戶可以在諸多可合成動(dòng)作中快速尋找滿足其需求的動(dòng)作，我們擬提出一種新的動(dòng)作再序列方法，通過(guò)將模式過(guò)渡圖與動(dòng)作再序列方法進(jìn)行結(jié)合，可以同時(shí)兼顧連通性和平滑性，為用戶提供大量高質(zhì)量的可合成動(dòng)作，并且可以高效地在諸多可合成動(dòng)作中找出滿足用戶需求的動(dòng)作。
【文檔編號(hào)】G06T13/40GK106097419SQ201610475183
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月27日
【發(fā)明人】馮軍
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