神经行为动画系统技术方案

本发明专利技术涉及用于制作虚拟对象或数字实体的动画的计算机实现的系统。本发明专利技术具体涉及使用生物型模型或行为模型特别是神经行为模块的动画。提供了多个具有计算元件和图形元件的模块。所述模块以所需结构排列，具有至少一个变量，并与至少一个连接器关联。所述连接器将所述结构中的模块之间的变量链接，所述模块一起提供神经行为模型。还提供了一种响应于外部刺激控制数字实体的方法。刺激控制数字实体的方法。刺激控制数字实体的方法。

【技术实现步骤摘要】
神经行为动画系统
[0001]本申请是申请日为2014年8月4日，申请号为201910881270.0并且专利技术名称为“神经行为动画系统”申请的分案申请。


[0002]本专利技术涉及能够制作动画的仿真虚拟对象或数字实体的系统和方法。本专利技术特别应用于使用基于生物的模型或者行为模型特别是神经行为模型制作动画的方法和系统。

技术介绍

[0003]随着动画和数字技术的发展，个人用户和计算机或数字实体之间的界面或交互有很大发展。能够智能地处理信息、以类似人的方式交互并呈现自身的类似人的机器或计算机系统是期望的。这部分是因为个人用户与类似人的系统和/或机器人交互得更好。其次是更类似人的系统可以具有更加逼真的动作、响应和动画，因此，降低了包括恐怖谷效应的感知技术的障碍。
[0004]这种类型的动画有许多明显的技术问题。首先，类似于人或类似于动物的功能需要被建模，这本身是极其有挑战性的。获得类似于人的功能，并使用该功能来创建用户或观看者信任的视觉或图形响应也有挑战。困难响应的一个示例是脸部表情。如果系统是与用户交互的系统，即交互式的，则处理视觉和/或音频输入数据有另外的挑战。
[0005]这些挑战也有技术问题。类似于人的模块需要以系统是灵活的(需要根据所需应用而变化)并由程序员/开发者可使用的方式与图形、动画和传感器集成(系统应当是相对直观的或至少能够大致被程序员理解)，同时还能被有效地编译和运行。
[0006]现有的系统不能充分解决这些问题。在下文讨论一些已知的系统。
[0007]动画类型的程序
[0008]控制系统和信号处理领域已经产生了诸如Simulink
TM
和VisSim
TM
的可视编程语言。这些视觉系统的使用已经扩展到其它领域，因为这些系统提供创建系统并自动生成编程代码的有效方式。在典型的示例中，Simulink
TM
系统可以通过连接一连串块单元(块单元代表例如一个电组件或一组电组件)来构造，以便根据需要链接输入和输出。此系统然后通过评估块结构和系统属性来被编译，以扁平化结构重新构造模型，并给块操作排序。在这个意义上，视觉设计用来创建模型的可理解视图。然而，模型以排序的和集中的方式操作。类似的视觉类型的程序也已知用来使编码过程或回路布置更加直接了当。
[0009]动画和3D绘图程序也是已知的，例如Autodesk Maya
TM
使用节点图形架构来代表复杂的3D图形。Autodesk Maya允许通过多个不同的等级来产生和结构化动画。指令然后可以提供给动画，以鼓励与环境的交互。一些程序在动画和功能方面接口，包括使用Jitter的Max
TM
可视编程。在这些情况下，图形引擎基本上与一些其它的程序或装置(诸如用于Jitter的声音)分离或由其控制。在其它情况下，动画仿真的复杂性是通过使用可能动作的有限集合来克服的。例如，Havok Animation Studio
TM
(HAS)通过使用有限的状态机(FSM)提供有效的人物动画。使用南加利福尼亚(USC)大学研究院的创新性技术(ICT)的Virtual Human工
具箱、Cerebella，可以基于附带的对话产生动画物理行为的自动生成，然而，Cerebella需要输入关于人物的心理状态的详细信息以创建适当的动画。
[0010]神经模型系统
[0011]基于神经网络的模型(包括诸如SNNS和Emergent的程序)提供了各种各样的神经网络环境。在不同的程序中，模型可以提供生物类型的神经元或可以构建人工神经网络。有效的神经网络可以包含成百上千个神经元来仿真甚至更直接的模型。使用大的神经网络的复杂性导致尝试建立基于人工智能(AI)的装置。诸如由MIT Leonardo开发的那些社交或个人机器人看上去具有类似于人的品质。然而，他们必须以严格的不可变的方式被编程，通常他们要求特殊实现可能的动作，并取决于特定的硬件或者是不可变的。
[0012]人工智能机器人
[0013]神经
‑
机器人和/或基于大脑的装置尝试通过复制基于大脑的功能来创建期望的交互从而产生类似于人的系统。这些模型通常是非常大的，由低级的神经元复制完整的大脑系统，将系统与类似于生物交互的系统链接。基于大脑的装置是被构建成仿效由神经系统产生的行为的机器人。这些装置通常尝试具有类似于人的动作和传感器阵列，但不提供通过与人交互的交互式体验。基于大脑的装置被设计用于具体的机器人或应用，通常不能广泛支持大范围的不同操作。
[0014]总之，已知系统不具有充分执行以下当中的一个或多个的能力：
[0015]·
适应具有不同等级的仿真细节的多个模型；
[0016]·
执行高等级和低等级仿真；
[0017]·
集成和优先考虑作为仿真的一部分的动画和图形；
[0018]·
提供可以共同包括仿真系统的多个模型的视觉或动画输出；
[0019]·
提供具有调节、去掉或复制模型组件所需的灵活性的环境；
[0020]·
提供对建模者或开发者容易理解的环境；
[0021]·
提供基于生物神经系统的动画系统；
[0022]·
提供学习能力。
[0023]专利技术目的
[0024]本专利技术的目的是提供用于仿真虚拟对象的计算机实现的系统或方法，他们能够克服或者至少缓解上述问题中的一个或多个，或者至少提供一种有用的替代。
[0025]本专利技术的另一目的是提供用于基于神经行为模型提供动画现实或虚拟对象或数字实体的计算机实现的系统或方法。
[0026]本专利技术的另一目的是提供用于基于神经行为模型描述数字实体的计算机实现的系统或方法。
[0027]本专利技术的另一目的是提供具有提高的复杂性、细节、丰富度或对刺激的响应的化身，以及用于控制是交互式的化身并允许调节交互特征的系统。
[0028]本专利技术的其它目的通过以下描述将变得显然。

技术实现思路

[0029]在一方面，本专利技术解决了灵活地将真实世界的输入刺激与机器中的虚拟神经行为模型或模型组件集成的技术问题，使得机器提供交互式动画。
[0030]在另一方面，本专利技术解决了使用机器集成不同规模的个别神经或神经行为模型的技术问题。
[0031]在另一方面，本专利技术解决了允许模型组件之间的关系变化或改变的技术问题，使得程序员可以使用机器来容易地识别和实现整个神经
‑
行为模型中的变化或者动画或动画的交互方面的变化。
[0032]在第一方面，本专利技术可以宽泛地提供一种用于制作虚拟对象或数字实体的动画的计算机实现的系统，所述系统包括多个模块，所述模块具有计算元件和图形元件，
[0033]所述模块以所需结构排列，
[0034]每个模块具有至少一个变量，并与至少一个连接器关联，其中，所述连接器将所述结构中的模块之间的变量链接，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算机实现的系统，用于制作虚拟对象或数字实体的动画，所述系统包括一起代表行为模型的多个互连模块，所述互连模块具有计算元件，其中模块经由使用标准化的基于时间的数据格式的连接器互连，其中所述行为模型包括：所述模块的方向图，在方向图中所述模块以一定结构排列，至少一个反馈环；并且其中所述连接器链接所述结构中的模块之间的模块的变量，并且所述行为模型被配置为提供图形输出；以及用于在模块变量的一个或多个更新之后重新绘制所述图形输出的装置。2.如权利要求1所述的系统，其中至少一个模块包括听觉或图形或视觉输入，并且至少一个模块包括听觉或图形或视觉输出。3.如权利要求1所述的系统，其中模块代表一个或多个神经元。4.如权利要求1所述的系统，其中一个或多个变量代表神经递质。5.如权利要求1所述的系统，其中一个或多个模块被配置为代表基底核、皮层和丘脑之间的反馈环。6.如权利要求1所述的系统，其中所述行为模型被配置为以非线性方式取决于所述行为模型的过去的状态而呈现混乱行为。7.如权利要求1所述的系统，其中所述行为模型包括一个或多个中央模式发生器。8.如权利要求1所述的系统，其中所述模块中的至少一个是关联模块，所述关联模块通过变量权重链接所述模块的输入和输出。9.如权利要求8所述的系统，其中所述多个模块中的至少一个接收外部刺激，所述多个模块中的至少一个提供外部输出，所述多个模块中的至少一个创建外部刺激和外部输出之间的关联，其中在所述多个模块中接收外部刺激的任何一个模块和所述多个模块中提供外部输出的任何一个模块之间存在关联，并且其中所述关联影响未来系统行为，使得所述外部输出对所述外部刺激的变化进行响应。10.如权利要求9所述的系统，其中所述关联向所述系统提供学习行为。11.如权利要求9或权利要求10所述的系统，其中所述模块中的至少一个创建第一内部刺激和第二内部刺激或外部输出之间的关联。12.如权利要求1所述的系统，其中所述系统能够操作为响应于外部刺激来控制数字实体，所述系统能够操作为接收表征所述刺激的数据并且所述系统能够操作为生成限定对数字实体的响...

【专利技术属性】
技术研发人员：DP布里范特，PB罗伯特森，MA萨加，
申请(专利权)人：索美智能有限公司，
类型：发明
国别省市：