一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法技术

本发明专利技术公开了一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法，该方法包括通过动捕传感器获取三维关节数据，使用逆向关节动力学驱动动作；然后利用随机森林的机器学习建立模型，平滑整体动作，并且弥补由于遮挡造成的传感器数据丢失问题；最后构建基于最小能量原理的能量泛函动作模型，对所述能量泛函附加惩罚项，所述惩罚项用于惩罚从前一帧的姿势生成的平滑预测中估计的姿势的偏差，所述附加的惩罚项包括关节角的惩罚项和刚体运动的惩罚项；将所述能量泛函迭代最小化，获得最终三维人体运动的动作姿势。本发明专利技术提供的方法，解决了现有的三维动捕数据无法控制的抖动和由于遮挡造成传感器数据丢失，导致跟踪结果错误或失败的问题。

A compound algorithm for jitter removal of real-time motion capture data

【技术实现步骤摘要】
一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法
本专利技术涉及动画制作领域，特别涉及一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法。
技术介绍
动作捕捉的专利技术对于提升动画制作效率起到了革命性的作用，但是不管是光学动捕系统、惯性动捕系统、激光扫描动捕系统还是深度摄像头的动捕系统，都必须要面对获得数据的抖动和数据丢失问题，因此，对动作捕捉数据去抖和平滑处理是整个动作捕捉和动画行业的一项核心任务。然而，现有的各种方法，例如卡尔曼滤波、基于边缘的技术、粒子滤波器或基于区域的方法，一方面，由于图像数据的模糊性，往往会导致跟踪结果不稳定，在最坏的情况下，这会导致丢失对应动作。一个直接的补救方法是要求时间上的一致性并使结果平滑，这通常是以后处理的步骤完成的。另一方面，许多跟踪过程没有考虑到被跟踪物体重心变化，其结果往往围绕被跟踪对象的真实中心摇摆。然而，抖动的结果往往表明跟踪过程中的错误或含糊不清。尤其在复杂场景中，如室外环境中，我们经常观察到运动抖动的影响，这是跟踪失败的前兆。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法，其特征在于，包括：/n通过动捕传感器实时获取三维关节数据，使用逆向关节动力学驱动动作；/n然后利用随机森林的机器学习建立模型，平滑整体动作，并且弥补由于遮挡造成的传感器数据丢失问题；/n最后构建基于最小能量原理的能量泛函动作模型，对所述能量泛函附加惩罚项，所述惩罚项用于惩罚从前一帧的姿势生成的平滑预测中估计的姿势的偏差，所述附加的惩罚项包括关节角的惩罚项和刚体运动的惩罚项；/n将所述能量泛函迭代最小化，获得最终三维人体运动的姿势，而且整个算法实施过程可以达到实时性要求。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法，其特征在于，包括：
通过动捕传感器实时获取三维关节数据，使用逆向关节动力学驱动动作；
然后利用随机森林的机器学习建立模型，平滑整体动作，并且弥补由于遮挡造成的传感器数据丢失问题；
最后构建基于最小能量原理的能量泛函动作模型，对所述能量泛函附加惩罚项，所述惩罚项用于惩罚从前一帧的姿势生成的平滑预测中估计的姿势的偏差，所述附加的惩罚项包括关节角的惩罚项和刚体运动的惩罚项；
将所述能量泛函迭代最小化，获得最终三维人体运动的姿势，而且整个算法实施过程可以达到实时性要求。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的逆向动力学运动链中的每一个关节点,用一个关节变量来表示这个节点处的两个相邻坐标系的空间变换M,在每个旋转关节i处的变换Mi由位移和旋转构成,这两个量是相对于父节点坐标系的相对值,即：
Mi＝T(xi，yi，zi)R(θi)
其中T(xi,yi,zi)是从父关节节点i-1到当前节点i的位移矩阵,R(θi)是绕着关节i的旋转轴旋转了θi的旋转矩阵。
这个运动链中,任意两个关节的坐标系i和j的关系,可以由从i遍历到j时,遇到的所有节点的变换相乘求得。
Mij＝MiMi+1...Mj-1Mj
所以与基座坐标系相关的末端器的位置和朝向,可以简单的由每个节点的变换相乘求得。
所述的随机森林的机器学习建立模型，平滑整体动作，遍历每个特征的每个关节节点时，当使用特征A＝a，将D划分为两部分，即D1(满足A＝a的样本集合)，D2(不满足A＝a...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：北京中科深智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11