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基于改进MVAE与位姿自适应的运动模型生成方法研究

基于改进MVAE与位姿自适应的运动模型生成方法研究

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作者：徐光亚北方工业大学

学位级别：硕士

随着角色控制与深度学习技术的发展,三维人体运动模型生成技术,作为三维计算机图形学领域的研究热点之一,得到了迅速发展。该技术旨在从已有的运动序列中发现运动机制,并在虚拟的三维空间生成运动模型,实现对人体运动的模拟,在影视特效... 详细信息

随着角色控制与深度学习技术的发展,三维人体运动模型生成技术,作为三维计算机图形学领域的研究热点之一,得到了迅速发展。该技术旨在从已有的运动序列中发现运动机制,并在虚拟的三维空间生成运动模型,实现对人体运动的模拟,在影视特效生成,游戏制作等领域具有重要的实际意义和广泛的应用价值。本文基于改进的基于运动的变分自编码器与位姿自适应方法,对运动模型的生成与控制展开研究,以提升三维人体运动模型的生成效果。论文的主要创新如下:(1)针对传统编码器对运动序列所提取的特征不够准确,所生成的运动连贯性不强的问题,提出了一种基于改进运动变分自编码器(Motion Variational Auto Encoder,MVAE)模型的运动特征提取方法。该方法在MVAE模型中引入了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),以提高模型对输入数据运动特征的提取能力。首先,将运动序列输入到编码器中,使用CNN对数据进行特征提取,提取的特征向量再经过变分自编码器(Variational Auto Encoder,VAE)生成特征参数,最后,根据特征参数确定的正态分布,得到有关运动特征的潜在分布。潜在分布中所包含的潜在特征向量,为运动序列的特征表达,因此从潜在分布上采样得到的潜在特征向量,经过解码器生成的运动序列,具有较好的连续性。为证明该方法的有效性,本文对不同方法在特征提取与运动重构时产生的误差进行了对比,同时对生成的三维人体模型运动的连贯性进行了评估。实验结果表明,本文的方法可以更好地对运动序列进行特征提取,并使生成的三维人体模型运动更加连贯自然。(2)针对生成的三维人体模型沿特定路径运动时,出现的运动姿态不稳定、运动轨迹偏移和脚步滑动问题,提出了一种基于前馈神经网络的运动生成与位姿自适应方法。首先,将路径参数与潜在特征向量形成映射,增强运动特征与参数的关联,借助路径参数约束生成的运动姿态,解决了姿态不稳定的问题,然后,引入了位姿自适应机制,基于路径参数和运动模型步态参数计算模型脚部与地面接触状态参数,将接触状态参数结合路径参数共同应用于网络训练中,有效改善了生成的三维人体运动模型在运动中产生的轨迹偏移和脚步滑动问题。为验证该方法的有效性,将本文方法与其他运动生成方法进行对比。实验结果表明,本文的运动生成方法相比其他方法,生成的姿态更加稳定流畅,未出现明显的运动轨迹偏移以及脚步滑动问题。

关键词：角色控制运动变分自编码器卷积神经网络前馈神经网络位姿自适应

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