当前位置:主页 > 文艺论文 > 广告艺术论文 >

基于运动捕获数据的三维模型动画研究与实现

发布时间:2018-04-20 08:20

  本文选题:计算机动画 + 运动捕获技术 ; 参考:《郑州大学》2016年硕士论文


【摘要】:计算机动画作为计算机图形学与现代艺术相结合的产物,已经在影视、广告、游戏、医学等各个领域获得广泛应用。发展至今,常见的主要有三种类型:关键帧动画、物理驱动动画和数据驱动动画。无论哪种动画制作方法,都离不开角色模型和运动数据两个部分,每一段动画都始于对目标角色进行建模,都终于对运动数据的加载。角色模型节点属性的复杂性使得建模过程繁琐低下,捕获设备成本高昂,且对环境要求过高,捕捉一个动作序列极为不易。人体结构本身的复杂性更使得制作一部自然逼真的动画成为一项耗时耗力的工作,即使借助动画制作软件,对模型和数据进行融合也要耗费大量的时间和精力。因此,了解模型文件和数据文件的格式,借助程序实现自动化融合过程成为了提高计算机动画制作效率的一条出路。本文介绍了计算机动画的制作流程,针对其中最关键的模型文件和运动数据进行探讨解析,了解其文件中的数据存储格式和被调用方式。并依据二者相似的树形组织结构实现自动融合算法,减少该过程的繁琐工作量。最后编码实现仿真系统。
[Abstract]:As a result of the combination of computer graphics and modern art, computer animation has been widely used in film, television, advertising, games, medicine and other fields. Until now, there are three main types of animation: key-frame animation, physical-driven animation and data-driven animation. No matter which animation method, can not do without the role model and motion data two parts, each animation begins to model the target role, and finally load the motion data. Because of the complexity of the attribute of role model node, the modeling process is low, the cost of capturing equipment is high, and the requirement of environment is too high, so it is very difficult to capture an action sequence. The complexity of human body structure makes making a natural animation become a time-consuming and labor-consuming task. Even with the help of animation software, it takes a lot of time and effort to fuse the model and data. Therefore, understanding the format of the model file and data file and realizing the automatic fusion process with the help of the program has become a way out to improve the efficiency of computer animation production. In this paper, the process of making computer animation is introduced, and the most important model file and motion data are discussed and analyzed, and the data storage format in the file and the way to be called are understood. According to the similar tree structure, the automatic fusion algorithm is implemented to reduce the tedious workload of the process. Finally, the simulation system is realized by coding.
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘贤梅;沈志明;文必龙;;基于运动捕获数据的人体运动融合[J];科学技术与工程;2011年12期

2 吴玲达;瞿师;魏迎梅;于荣欢;;一种运动捕获数据重用方法[J];小型微型计算机系统;2012年11期

3 彭淑娟;柳欣;崔振;郑光;;分段式低秩逼近的运动捕获数据去噪方法[J];计算机科学;2013年09期

4 杨跃东;王莉莉;郝爱民;封春升;;基于几何特征的人体运动捕获数据分割方法[J];系统仿真学报;2007年10期

5 杨跃东;王莉莉;郝爱民;;运动串:一种用于行为分割的运动捕获数据表示方法[J];计算机研究与发展;2008年03期

6 石荣;;基于运动捕获数据的目标导向运动合成[J];计算机应用与软件;2012年07期

7 彭淑娟;柳欣;;一种结合双特征的运动捕获数据行为分割方法[J];计算机科学;2013年08期

8 蓝荣yN;孙怀江;连荷清;祝铭阳;李斌;;人体运动捕获数据的向量空间建模与检索[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年08期

9 潘华伟;孟奇;高春鸣;雷渊;;一种新的运动捕获数据转换方法[J];计算机工程;2012年02期

10 刘贤梅;李冰;吴琼;;基于运动捕获数据的虚拟人动画研究[J];计算机工程与应用;2008年08期

相关会议论文 前3条

1 严骏驰;朱梦源;刘允才;;基于多目视觉的三维人体运动捕获和渲染[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年

2 高湘冀;郑江滨;;基于视觉运动捕获数据的三维模型驱动方法[A];第八届全国信号与信息处理联合学术会议论文集[C];2009年

3 向坚;;基于子空间的运动索引[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年

相关重要报纸文章 前1条

1 本报记者 吴德群;跑跑跳跳照样能测心律心电图[N];深圳特区报;2009年

相关博士学位论文 前5条

1 吕娜;运动捕获数据的检索和分割技术研究[D];山东大学;2014年

2 瞿师;基于运动捕获的人体运动生成与编辑关键技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

3 蓝荣yN;人体运动捕获数据的建模与重用研究[D];南京理工大学;2014年

4 邱显杰;基于视频的三维人体运动捕获方法研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年

5 肖俊;智能人体动画若干关键技术研究[D];浙江大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 徐从洋;运动捕获数据关键帧提取与检索算法研究[D];郑州大学;2016年

2 李晓阳;基于运动捕获数据的三维模型动画研究与实现[D];郑州大学;2016年

3 赫高峰;运动捕获数据重构及检索关键技术的研究[D];华侨大学;2016年

4 王健;基于单目视频的人体运动捕获技术研究与实现[D];华中科技大学;2007年

5 孙军;基于运动捕获数据的运动混合技术研究与实现[D];华中科技大学;2007年

6 冯锋;人体运动捕获数据的分割算法研究[D];南京理工大学;2011年

7 郑乐;基于运动捕获数据的若干应用技术研究[D];浙江大学;2006年

8 乔建军;基于运动捕获的运动编辑技术研究[D];山东大学;2007年

9 雍国恩;基于运动捕获的动画展示与运动编辑技术研究[D];浙江大学;2003年

10 李魁;基于特征跟踪的视频运动捕获技术研究[D];浙江大学;2004年



本文编号:1776993

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/wenyilunwen/guanggaoshejilunwen/1776993.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户4df63***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com