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基于二阶倒立摆的人体运动合成 被引量:10
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作者 赵建军 魏毅 +1 位作者 夏时洪 王兆其 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2187-2195,共9页
为了合成物理真实、实时可控的人体运动,提出了一种基于二阶倒立摆的人体运动合成方法.方法分三步实现:首先将人体运动状态映射为一个二阶倒立摆模型;然后根据步态控制参数与环境约束,对二阶倒立摆进行运动规划;最后基于二阶倒立摆的运... 为了合成物理真实、实时可控的人体运动,提出了一种基于二阶倒立摆的人体运动合成方法.方法分三步实现:首先将人体运动状态映射为一个二阶倒立摆模型;然后根据步态控制参数与环境约束,对二阶倒立摆进行运动规划;最后基于二阶倒立摆的运动,根据人体运动规律与高层用户需求,优化计算关节力矩,合成人体全身运动.利用文中方法,通过设置不同的参数,如步幅、步频等,能够实时控制人体运动,生成物理真实的人体运动.与现有的低维模型方法相比,该方法能够生成更加自然真实的人体下肢运动.该文合成方法既不需要使用运动捕获数据,也无需耗时的离线优化. 展开更多
关键词 基于物理的人体运动合成 二阶倒立摆 运动控制 优化 虚拟现实 计算机图形学
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用于人体运动合成的运动纹理模型
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作者 王天树 郑南宁 +2 位作者 李岩 徐迎庆 沈向洋 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期131-131,共1页
关键词 人体运动合成 运动纹理模型 计算机图形学
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基于逆运动学和重构式ICA的人体运动风格分析与合成 被引量:5
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作者 蓝荣祎 孙怀江 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1135-1147,共13页
使用独立成分分析(Independent component analysis,ICA)来建模运动风格、合成风格化的人体运动,是一种有效且有前景的手段.为了避免现有方法在设定独立成分个数或子空间结构时的人为影响,并提高风格成分的质量,提出一种基于重构式独立... 使用独立成分分析(Independent component analysis,ICA)来建模运动风格、合成风格化的人体运动,是一种有效且有前景的手段.为了避免现有方法在设定独立成分个数或子空间结构时的人为影响,并提高风格成分的质量,提出一种基于重构式独立成分分析的运动风格分析方法.由于放弃了混合矩阵的正交性约束,一方面,拥有了更多的自由度来表示各独立成分;另一方面,利用特征的过完备性以及自身在特征选择时的稀疏特性,能够自动地确立独立成分数目.此外,通过结合基于主测地线分析的逆运动学与运动过渡技术,该方法能够合成包含多种风格、任意长度的行走运动,同时还能通过编辑特定帧的人体姿势来约束合成的结果.实验结果表明,该方法能够有效地分析出行走、跳跃和踢腿等运动中代表风格的独立成分,并根据用户对风格的编辑,实时地生成自然、平滑的运动. 展开更多
关键词 独立成分分析 运动捕获数据 人体运动合成 运动 风格分析
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基于Kinect的高维人体动画实时合成研究 被引量:11
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作者 王万良 马庆 +1 位作者 王鑫 汪晓妍 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第11期184-187,共4页
基于动作的视频交互游戏一直是游戏市场上非常受消费者青睐的主流游戏之一。研究利用Kinect从用户动作中获取低维控制信号,然后通过双级结构来重建高维度运动控制信号,以实现高质量人体动画的实时合成。其中第一级先通过构造一个邻居图... 基于动作的视频交互游戏一直是游戏市场上非常受消费者青睐的主流游戏之一。研究利用Kinect从用户动作中获取低维控制信号,然后通过双级结构来重建高维度运动控制信号,以实现高质量人体动画的实时合成。其中第一级先通过构造一个邻居图缩小搜索空间,再通过K-D树加速搜索算法得到k个相似数据,最后基于主成分分析法来构建一个线性运动实时合成模型;第二级则是利用平滑参数对线性模型进行优化。实验结果表明,即使在场景受到严重干扰的情况下,该方法仍然可以重建出高质量的人体动画。 展开更多
关键词 KINECT 人体运动合成 K—D树 邻居图
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基于循环神经网络的人体运动模型的隐状态初始化方法 被引量:3
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作者 李南帆 司文文 +3 位作者 杜思远 王志勇 钟重阳 夏时洪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期723-727,共5页
针对基于循环神经网络(RNN)的人体运动合成方法存在首帧跳变,进而影响生成运动的质量的问题,提出一种带有隐状态初始化的人体运动合成方法,将初始隐状态作为自变量,利用神经网络的目标函数作为优化目标,并使用梯度下降的方法进行优化求... 针对基于循环神经网络(RNN)的人体运动合成方法存在首帧跳变,进而影响生成运动的质量的问题,提出一种带有隐状态初始化的人体运动合成方法,将初始隐状态作为自变量,利用神经网络的目标函数作为优化目标,并使用梯度下降的方法进行优化求解,以得到一个合适的初始隐状态。相较于编码器-循环-解码器(ERD)、残差门控循环单元(RGRU)模型,所提方法在首帧的预测误差分别减小63.51%和6.90%,10帧的总误差分别减小50.00%和4.89%。实验结果表明,该方法无论是运动合成质量还是运动预测精度都优于不进行初始隐状态估计的方法;它通过准确估计基于RNN的人体运动模型的首帧隐状态可提升运动合成的质量,并且为实时安全监测中的动作识别模型提供可靠的数据支持。 展开更多
关键词 人体运动合成 循环神经网络 隐状态估计 动作识别 运动模型
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