[发明专利]基于自适应阈值的运动捕捉数据的关键帧提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及人体运动捕捉技术，更具体地说，涉及人体运动的关键帧提取。 

背景技术

二十世纪七十年代以来，随着运动捕获技术的兴起和发展，以及设备技术的进步，大量的三维人体运动捕获数据生成，并被广泛的应用在计，计算机动画，电影特技，医学仿真和游戏等领域。在这样的背景下，基于运动捕获数据的学习和研究，已经成为近年来图形学研究领域，计算机视觉和动漫应用领域的一大热点。为了获得逼真的期望效果，可以通过捕捉一个原始的真实角色运动作为原型，这样就可以避免由于创建物理模型而面对的困难。而基于运动捕捉的动画技术，借助于专门的捕捉设备直接地获取表演者的真实运动，然后将运动数据映射到制作的动画角色上。与传统的动画制作方法相比，该方法能够使得所得的动画角色的动作效果更加自然、逼真，而且动画制作所需要的工作难度、工作强度和工作量都大大降低。 

现有的成熟的运动捕捉系统基本都依赖于通过传感器获取人体数据，按照传感器的类型进行分类，可以分为以下几类:机械式、声学式、电磁式和光学式等。目前被广泛使用的光学式的运动捕捉设备常用的有两种技术手段，脉冲式和反射式。反射式的设备在人体身上粘贴标记点，这些标记点带有容易被摄像机辨别的颜色，利用计算机视觉原理，利用多台摄像机观察同一个标记点可以计算出这个标记点的三维位置，典型的光学运动捕捉系统由6-12个相机环绕表演场地排列，计算机通过跟踪表演者身上标记点的轨迹来捕捉运动。现在也已经出现主动式的运动捕捉系统，虽然不用粘贴标记点，但仍然需要有容易被摄像机容易捕获的颜色的脉冲式发光二极管等装置，同样利用了计算机视觉原理。而基于光学的运动捕捉方法也存在着如下的缺点： 

运动捕捉设备的购买和使用价格都很昂贵； 

运动捕捉数据的可重用性差，捕捉设备记录的运动数据是特定角色在特定场合和情景下完成的，无法直接不加修改地应用到其他不同环境； 

难以制作一些高难度、高危险或是超乎实际的夸张动作 

于是如何处理和应用已捕获的运动数据已经成为当前动画界研究的热点之一。计算机图形学的各种顶级会议近年来收录的论文也表明研究者在此方向上投入了大量的热情和精力。随着商业运动捕获设备的广泛应用，运动捕捉数据大幅度地增长，很多运动数据库已经可以很容易的获得。大量的研究热点在于以下两个大的方面： 

怎样才能充分地利用这些已有的运动捕捉数据。虽然运动捕捉系统能够精确地记录表演者的大部分运动，但捕捉的运动数据不一定能够很好满足用户的实际需要，实际可能需要高难度的动作或是多种动作的合成。需要通过编辑和合成等重用手段来实现需要的数据。 

如何从运动库中获取用户所需要的运动。对一个比较大型的运动库(常有上百万帧的数据，或是大量的不同或是相似的运动类型)，让用户通过手动浏览的方式来从中找寻到期望的运动序列，是很不切实际的。我们期望提供计算机软件工具或手段，使用户能够从数据库中搜索所需运动的过程能够简单化和自动化。 

而对于上述提到的问题比如编辑、存储和检索，比较实用的技术就是运动捕获数据的关键帧提取技术。关键帧提取技术是一种传统的被广泛应用于视频分析与检索领域的技术，目的在于减少视频数据流在内容上的冗余度。近年来，国内外研究学者在运动捕捉数据关键帧提取方面也去的了许多成果。目前从采样方式主要分为两大类：等间隔采样和自适应采样。等间隔采样有可能出现过采样和欠采样的问题，自适应采样可以在变化小的地方少采样而在变化大的地方多采样，于是可以解决前者的不足。现有的运动捕获数据关键帧提取技术主要分为三大类：基于曲线简化、聚类和基于矩阵分解的技术。 

现有技术提取关键帧，都需要比较相邻帧中动作的状况，通过人工设置阈值，确定出相邻帧动作的相近程度。当比较情况大于阈值时，筛选出动作比较典型的关键帧，当比较情况小于阈值时，筛除同类近似的帧，从而达到提取关键帧的目的。问题在于，在比较相邻帧的时候，现有技术均依赖于人工设置阈值，从而对提取效率造成影响。 

发明内容

本发明在现有技术的基础上实现阈值的自适应确定，提供一种基于自适应阈值的运动捕捉数据的关键帧提取方法，以避免参数的人工设定和解决提取过程耗时的问题。本发明是一种简单实用的运动捕捉数据关键帧提取技术，利用 四元数间距表示人体各关节上的旋转变化作为帧间距，设计一种简单高效的基于自适应算法调节阈值，以满足不同压缩率的要求。在整个算法过程中，仅需指定期望的压缩率(关键帧数目/全部帧数目)或是关键数目即可，其他参数都是根据运动内容得出的，而不需要人工设定。