【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法及系统，属于动作捕捉。
技术介绍
1、现今，基于机器学习的动漫角色动作捕捉是动漫制作领域的重要技术手段，它借助机器学习算法对人体动作数据进行处理，以驱动动漫角色呈现逼真的动作表现。
2、在动作捕捉过程中，传统的动作捕捉方法往往依赖于传感器与标记点。这种方式存在诸多局限性，例如，传感器需要精确地固定在人体特定部位，标记点可能会因遮挡或环境干扰而影响数据采集的准确性。并且，在复杂动作场景下，传统方法难以对细微动作和快速变换的动作进行精准捕捉，导致动漫角色动作的流畅性与自然度大打折扣。同时，现有的一些机器学习模型在处理动作捕捉数据时，面临着数据标注工作量巨大的问题。由于动作数据的多样性和复杂性，准确标注每一个动作样本需要耗费大量的人力与时间成本。而且，部分模型在泛化能力方面表现欠佳，当遇到与训练数据差异较大的新动作类型时，无法有效地对其进行捕捉与转换，使得动漫角色的动作表现不够丰富多样。此外，不同动漫角色具有独特的身体比例、风格特征，传统的动作捕捉技术在适配这些多样化的角色需求时...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述基于所述统计特征对所述空间三维点云进行点云净化，得到净化点云，包括：
3.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述构建所述净化点云中点云帧和所述惯性数据中数据点的距离矩阵，包括：
4.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述利用所述距离矩阵计算所述点云帧和所述数据点的最短累积距离，包括：
5.如权利要求1所述的基于机器...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述基于所述统计特征对所述空间三维点云进行点云净化，得到净化点云，包括：
3.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述构建所述净化点云中点云帧和所述惯性数据中数据点的距离矩阵，包括：
4.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，所述利用所述距离矩阵计算所述点云帧和所述数据点的最短累积距离，包括：
5.如权利要求1所述的基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法，其特征在于，利用所述对齐数据点构建所述模拟人体架构的初始特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：温鼎铭，陈智鹏，
申请(专利权)人：深圳萌想文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。