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运动约束驱动的视频交互四足动物真实感动画生成方法(2013—2015)
发布时间:2016/3/28  访问人数:1023次


高等学校博士学科点专项科研基金: 运动约束驱动的视频交互四足动物真实感动画生成方法(2013—2015

主持人:刘晓平 教授

主要参加人员:李书杰、博士生(谢文军)、硕士生(陶涛、夏新宇、杨智为)


项目介绍


针对四足动物运动数据获取困难、数据处理方法稀缺、运动约束总结不足的 特征,同时由于视频资源丰富为四足动物动画带来的挑战和机遇。本课题旨在探索一种运动约束驱动的视频交互四足动物真实感动画生成方法,允许动画师在少量标记的操作后,通过引入真实感运动约束,交互式生成视觉真实和物理真实的运动序列,改变四足动物动画制作要求高成本方法或高素质人员的两难现状。


课题组成员在研究和实践中发现,四足动物运动一方面拥有更加复杂的步态模式,从而对建模和动画人员的素质提出了较高的要求;另一方面由于阅历因素,多数人在心理上会对四足动物的模式进行模糊的整体总结,并不像人类运动一样可以识别到个体差异的超高精度。建立在以上两点的基础上,课题组提出采用结合真实步态数据以及低维物理仿真的运动数据生成方法:首先,建立适用于四足动物的低维运动模型,该模型由刚体骨骼、线弹簧骨骼、角弹簧关节等简化物理模型构成,在一定约束条件下可以快速仿真四足动物;其次,引入生物学中对步态模式的研究成果和数据,在已有低维物理模型的基础上,讨论和建立步态模式、全局速度、生物形态之间的相互联系,建立相关约束;最后,通过约束和已知参数进行求解,推导每个时间帧的运动信息。


以上方法建立了步态模式和全局速度之间的直接联系,一方面,用户可以从真实视频中标记步态图,通过系统自动匹配出合适的步态模式,并推测运动速度的相对变化曲线,从而生成对应运动序列;另一方面,用户也可以手工选取和设定的速度曲线和步态模式,生成和控制精确的运动信息。不论是哪种方法,均不要求用户具有相关理论知识,而只需要直观标记和修改步态图和运动曲线,从而降低制作门槛、同时提高制作效率。


作为该项目的扩展扩展研究,在已有图像识别算法的基础上,提出了基于单目视觉的步态图检测,从而进一步提高方法的自动化程度。另一方面,项目与国家自然基金《面向样例创新的动画角色重构研究》共同支持了针对四足动物数据重用的研究内容,将其运动重定向扩展到四足动物中。


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项目部分研究成果图示


> 四足动物步态采集平台

> 低维运动仿真平台

> 重定向和运动结果


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本篇信息由vcc_liu最后编辑于2016年3月28日22时13分48秒
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