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李淳芃,王兆其,夏时洪.人体运动的函数数据分析与合成.软件学报,2009,20(6):1664-1672
人体运动的函数数据分析与合成
Motion Synthesis for Virtual Human Using Functional Data Analysis
投稿时间:2007-06-21  修订日期:2008-03-12
DOI:
中文关键词:  运动合成  函数数据分析  函数主成分分析  角色动画
英文关键词:motion synthesis  functional data analysis  functional principal components analysis  character animation
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60533070, 60603082, 60703019 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2006AA01Z336, 2007AA01Z320 (国家高技术研究发展计划(863)); the National Key Technology Research and Development Program of China under Grant No.2008BAI50B07 (国家科技支撑计划); the Beijing Municipal Natural Science Foundation of China under Grant No.4062032 (北京市自然科学基金)
作者单位
李淳芃 中国科学院 计算技术研究所 前瞻研究实验室,北京 100190 
王兆其 中国科学院 计算技术研究所 前瞻研究实验室,北京 100190 
夏时洪 中国科学院 计算技术研究所 前瞻研究实验室,北京 100190 
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中文摘要:
      在许多虚拟现实的应用中,虚拟人作为人在计算机中的表示,是提高其交互能力和沉浸感的重要因素之一.然而,对于虚拟人建模而言,合成逼真、可控的虚拟人运动仍然是具有挑战性的课题.为此,提出了一种基于函数数据分析的人体运动合成方法.通过对一组样本运动进行函数主成分分析,构建出一个由特征运动构成的低维函数子空间.该低维子空间不仅能够有效地刻画样本序列内在的变化规律,而且也为有目的的运动合成提供了方法.在该空间中,通过控制各特征运动的系数即可合成出逼真、平滑的运动序列.该合成过程没有耗时的计算,因此能够满足各种实时应用
英文摘要:
      In many virtual reality applications the virtual human, as the digital representation of human, is one of the most important elements to improve the interactive capability and immersive experience. However, it remains a challenge for modeling virtual human to synthesize natural and controllable motions. This paper presents a novel method for motion synthesis based on functional data analysis. A low-dimensional functional space is constructed from a set of example motions by using functional principal components analysis. This functional space can not only discover the true dimension of the examples, but also provide an approach to synthesize natural and smooth motions with purpose by controlling the coefficients of each functional basis. This synthesis process is very efficient because there is no time-consuming calculation, which can meet the requirement of real-time applications. The experiments have proven the robustness and effectiveness of this method.
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