基于逆运动学和重构式ICA的人体运动风格分析与合成

• 作者: 孙怀江 蓝荣祎
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 独立成分分析 运动捕获数据 人体运动合成 逆运动学 风格分析
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1135-1147
• 页数: 13页
• 字数: 13590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.01135

摘要

使用独立成分分析(Independent component analysis, ICA)来建模运动风格、合成风格化的人体运动,是一种有效且有前景的手段。为了避免现有方法在设定独立成分个数或子空间结构时的人为影响,并提高风格成分的质量,提出一种基于重构式独立成分分析的运动风格分析方法。由于放弃了混合矩阵的正交性约束,一方面,拥有了更多的自由度来表示各独立成分；另一方面,利用特征的过完备性以及自身在特征选择时的稀疏特性,能够自动地确立独立成分数目。此外,通过结合基于主测地线分析的逆运动学与运动过渡技术,该方法能够合成包含多种风格、任意长度的行走运动,同时还能通过编辑特定帧的人体姿势来约束合成的结果。实验结果表明,该方法能够有效地分析出行走、跳跃和踢腿等运动中代表风格的独立成分,并根据用户对风格的编辑,实时地生成自然、平滑的运动。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙怀江	南京理工大学计算机科学与工程学院	81	1003	16.0	28.0
2	蓝荣祎	南京理工大学计算机科学与工程学院	5	42	4.0	5.0