模板化的人体运动合成

• 作者: 夏贵羽 孙怀江
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 运动合成 模板化 运动参数 语义特征
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 758-771
• 页数: 14页
• 字数: 13213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140457

摘要

为解决现有运动合成方法中控制方式过于复杂的问题,提出一种模板化的运动合成模型,旨在降低运动合成技术的应用门槛。利用稀疏主成分分析(Sparse principal component analysis, SPCA)、Group lasso 和Exclusive group lasso 对人体运动进行建模,使其对应的每一个低维参数只依赖于少数几个人体关节,构成人体运动的一个内在自由度(Degree of freedom, DOF),并具有直观语义；同时,每个关节被尽量少的低维参数所控制,以减少低维参数对彼此所控制的自由度的交叉影响。实验表明,通过直观地修改低维参数,就能够实时地控制每个参数对应的摆臂幅度、踢腿高度、跳跃距离等运动属性。这种“模板学习、模板定制”的两步方法,有效地降低了运动合成控制的复杂度,即便非专业人员也可以用其进行艺术创作。

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	夏贵羽	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	11	2.0	2.0