一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動作重建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機圖形學(xué)及統(tǒng)計學(xué)，尤其涉及一種低成本、高效率的數(shù)據(jù)驅(qū)動的 動作重建方法，屬于計算機應(yīng)用領(lǐng)域。 技術(shù)背景
[0002] 三維動作捕捉和分析系統(tǒng)，是運用動作捕捉技術(shù)來進行運動及行為學(xué)分析研究 的。該技術(shù)在第二次世界大戰(zhàn)之后誕生于斯坦福大學(xué)神經(jīng)生物力學(xué)實驗室，最初用于物理 治療和康復(fù)領(lǐng)域。多年來，隨著各種高新技術(shù)的快速發(fā)展進步，動作捕捉技術(shù)在人體運動科 學(xué)研究、人機交互控制、醫(yī)學(xué)分析、影視和游戲制作、體感游戲娛樂、體育訓(xùn)練等領(lǐng)域已經(jīng)有 了更為廣闊的應(yīng)用。
[0003]目前，隨著應(yīng)用需求日益增加，高成本成為動作捕捉技術(shù)應(yīng)用和普及的瓶頸?，F(xiàn)有 高質(zhì)量運動數(shù)據(jù)未得到充分利用，未體現(xiàn)對捕捉數(shù)據(jù)的指導(dǎo)和分析價值。由于自遮擋問題 和環(huán)境光的限制，體感傳感器無法作為主要部件來降低成本。因此，降低成本、提高數(shù)據(jù)利 用率和減少環(huán)境限制成為動作重建廣泛應(yīng)用和普及的迫切需要。
[0004] 在2011年，波恩大學(xué)的Jochen Tautges和Arno Zinke提出了一套基于稀疏加速 度傳感器的動作重建方法。但是該方法復(fù)雜性高、效率低，且在相似動作檢索的時候只考慮 了少量關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)。在2012年，帝國理工學(xué)院的Charence Wong和Zhiqiang Zhang 使用偏最小二乘回歸法分析建模，預(yù)測上半身3個關(guān)節(jié)的加速度數(shù)據(jù)對應(yīng)的6個關(guān)節(jié)的動 作數(shù)據(jù)。但是該方法只進行了上半身的少量動作的建模及預(yù)測。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提出的一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動作重建方法，為動作重建提供了一種低成本、高 效率且不易受到環(huán)境限制的方法。
[0006] 本發(fā)明一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動作重建方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟一、在脫機狀態(tài)下，首先選擇豐富、多樣化的動作文件，提取出與動作相關(guān)的 多類數(shù)據(jù)，構(gòu)建成原始的動作數(shù)據(jù)庫；然后對原始的動作數(shù)據(jù)庫進行基于某類動作數(shù)據(jù)的 聚類分析；最后為每個聚類建立K-D樹索引結(jié)構(gòu)；
[0008] 步驟二、在聯(lián)機狀態(tài)下，使用動作捕捉技術(shù)獲取稀疏關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)作為動作重 建的輸入信號；
[0009] 步驟三、對前N幀進行動作重建，作為建模的樣本；對前N幀的輸入信號稀疏關(guān)節(jié) 的動作數(shù)據(jù)和動作重建結(jié)果全部關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)進行偏最小二乘回歸建模；
[0010] 步驟四、使用模型的回歸方程預(yù)測當前幀的輸入信號稀疏關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)對應(yīng)的 相似動作的全部關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)；
[0011] 步驟五、計算模型的預(yù)測結(jié)果與動作數(shù)據(jù)庫中所有聚類中心的相似程度，在最相 似的聚類中搜索與模型的預(yù)測結(jié)果最相似的動作數(shù)據(jù)，作為當前幀的重建結(jié)果。
[0012] 所述的多類數(shù)據(jù)包括位置、角度、旋轉(zhuǎn)角、旋轉(zhuǎn)角速度、旋轉(zhuǎn)角加速度。
[0013] 本發(fā)明方法的原理是：在脫機狀態(tài)下，構(gòu)建動作數(shù)據(jù)庫，對動作數(shù)據(jù)庫先進行聚類 分析，再為每個聚類建立基于K-D樹的索引結(jié)構(gòu)。在聯(lián)機狀態(tài)下，首先前N幀采用某種方法 進行重建；然后從第N+1幀開始，對前N幀的重建結(jié)果使用偏最小二乘回歸法建立相似動作 模型，使用模型的回歸方程預(yù)測當前幀的相似動作，并作為檢索條件進行相似動作檢索；最 后將檢索結(jié)果重建成動作片段。
【附圖說明】
[0014] 圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0015] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0016] 具體步驟如下：
[0017] 1)選擇免費開放的HDM05動作庫作為動作數(shù)據(jù)庫的來源；
[0018] 2)將全部的216個動作片段文件全部讀到動作數(shù)據(jù)庫中，以幀為單位從新組織， 且每連續(xù)的4幀以均值為基礎(chǔ)合成一幀，共得到約26萬幀，每幀93個維度的動作數(shù)據(jù)庫；
[0019] 3)分別計算出每一幀對應(yīng)的位置、旋轉(zhuǎn)角、旋轉(zhuǎn)角速度和旋轉(zhuǎn)角加速度；
[0020] 4)對動作數(shù)據(jù)庫進行基于旋轉(zhuǎn)角加速度的聚類分析，共得到18個聚類。動作相似 性采用歐式距離，具體計算公式如下；
[0021]
[0022] 5)分別為所有聚類的旋轉(zhuǎn)角加速度數(shù)據(jù)建立基于K-D樹的索引結(jié)構(gòu)；
[0023] 6)在聯(lián)機狀態(tài)下，使用FAB慣性動作捕捉設(shè)備獲取4個關(guān)節(jié)（左、右小臂和小腿） 的加速度數(shù)據(jù)作為動作重建的輸入信號；
[0024] 7)前140幀采用Jochen Tautges的方法進行動作重建。
[0025] 8)對前140幀的輸入信號4個關(guān)節(jié)的加速度數(shù)據(jù)（共12個維度）和動作重建結(jié) 果全部關(guān)節(jié)的加速度數(shù)據(jù)（共93個維度）進行偏最小二乘回歸建模，回歸方程如下。
[0026] Yi40X93 - X 140Χ12〇 +V 殘差
[0027] 9)使用模型的回歸方程預(yù)測當前幀的輸入信號4個關(guān)節(jié)的加速度數(shù)據(jù)（共12個 維度）對應(yīng)的相似動作的全部關(guān)節(jié)的加速度數(shù)據(jù)（共93個維度）。
[0028] 10)計算模型的預(yù)測結(jié)果與動作數(shù)據(jù)庫中所有聚類中心的相似程度，在最相似的 聚類中搜索與模型的預(yù)測結(jié)果最相似的加速度數(shù)據(jù)，作為當前幀的重建結(jié)果。
【主權(quán)項】
1. 一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動作重建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、在脫機狀態(tài)下，首先選擇豐富、多樣化的動作文件，提取出與動作相關(guān)的多類 數(shù)據(jù)，構(gòu)建成原始的動作數(shù)據(jù)庫；然后對原始的動作數(shù)據(jù)庫進行基于某類動作數(shù)據(jù)的聚類 分析；最后為每個聚類建立K-D樹索引結(jié)構(gòu)； 步驟二、在聯(lián)機狀態(tài)下，使用動作捕捉技術(shù)獲取稀疏關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)作為動作重建的 輸入信號； 步驟三、對前N幀進行動作重建，作為建模的樣本；對前N幀的輸入信號稀疏關(guān)節(jié)的動 作數(shù)據(jù)和動作重建結(jié)果全部關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)進行偏最小二乘回歸建模； 步驟四、使用模型的回歸方程預(yù)測當前幀的輸入信號稀疏關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)對應(yīng)的相似 動作的全部關(guān)節(jié)的動作數(shù)據(jù)； 步驟五、計算模型的預(yù)測結(jié)果與動作數(shù)據(jù)庫中所有聚類中心的相似程度，在最相似的 聚類中搜索與模型的預(yù)測結(jié)果最相似的動作數(shù)據(jù)，作為當前幀的重建結(jié)果。2. 如權(quán)利要求1所述的一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動作重建方法，其特征在于，所述的多類數(shù)據(jù) 包括位置、角度、旋轉(zhuǎn)角、旋轉(zhuǎn)角速度、旋轉(zhuǎn)角加速度。
【專利摘要】本發(fā)明提出的一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的動作重建方法，為動作重建提供了一種低成本、高效率且不易受到環(huán)境限制的方法。本發(fā)明在脫機狀態(tài)下，構(gòu)建動作數(shù)據(jù)庫，對動作數(shù)據(jù)庫先進行聚類分析，再為每個聚類建立基于K-D樹的索引結(jié)構(gòu)。在聯(lián)機狀態(tài)下，首先前N幀采用某種方法進行重建；然后從第N+1幀開始，對前N幀的重建結(jié)果使用偏最小二乘回歸法建立相似動作模型，使用模型的回歸方程預(yù)測當前幀的相似動作，并作為檢索條件進行相似動作檢索；最后將檢索結(jié)果重建成動作片段。
【IPC分類】G06T13/20
【公開號】CN105006007
【申請?zhí)枴緾N201510436125
【發(fā)明人】黃天羽, 陳林, 丁剛毅, 崔麗君
【申請人】北京理工大學(xué)
【公開日】2015年10月28日
【申請日】2015年7月23日