基于Kinect的人物動作渲染系統(tǒng)
發(fā)布時間:2022-10-10 19:02
科學技術的迅速提高,Kinect的體感技術也越來越成熟,憑借著其自身廉價、功能效果好等特點,被廣泛運用到各個領域。如科技館里面呈現(xiàn)著大量動作捕捉設備結合虛擬現(xiàn)實VR設備供孩子們學習新的知識與娛樂。Kinect捕捉的骨骼數(shù)據(jù)雖然較為精準,但是存在誤差。本文研究的骨骼預測算法以及丟失關節(jié)修復算法,將Kinect獲得的骨骼數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。降低了數(shù)據(jù)誤差,并加入平滑處理技術防止骨骼邊緣出現(xiàn)抖動,最后通過動作重定向技術降低角色模型的失真性,成功導入到Unity3D虛擬場景中,實現(xiàn)虛擬人和真人的動作同步。通過對以上問題的研究,開發(fā)了基于Kinect的人物動作渲染系統(tǒng),并在此基礎上,結合施工工地的虛擬場景,對工人的火災救援演練進行了模擬,為該研究的應用提供了一種思路和方向,使研究具有較好的應用前景。
【文章頁數(shù)】:51 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內外相關技術研究現(xiàn)狀
1.2.1 機械式運動捕捉技術
1.2.2 聲學式運動捕捉
1.2.3 電磁式運動捕捉
1.2.4 慣性導航式動作捕捉
1.2.5 光學式動作捕捉
1.3 課題研究內容與意義
1.3.1 研究內容
1.3.2 研究意義
1.4 論文主要工作情況
1.5 本章小結
第二章 系統(tǒng)軟件介紹
2.1 Kinect概述
2.2 3DSMax簡述
2.2.1 3DSMax簡要介紹
2.2.2 3DSMax功能特點
2.3 Unity3D簡述
2.3.1 Unity3D詳細介紹
2.3.2 Unity3D特點
2.4 蒙皮技術
2.5 BIM模型概述
2.6 本章小結
第三章 系統(tǒng)關鍵技術
3.1 骨骼追蹤技術
3.1.1 骨骼追蹤技術原理
3.1.2 骨骼追蹤的數(shù)據(jù)結構
3.2 骨骼優(yōu)化算法的研究
3.2.1 人物骨骼預測算法
3.2.2 骨骼關節(jié)點修復算法
3.2.3 骨骼運動的平滑處理算法
3.3 動作重定向技術
3.4 碰撞檢測
3.4.1 球體碰撞檢測
3.4.2 邊界碰撞檢測
3.5 BIM模型導入
3.6 物理引擎
3.7 本章小結
第四章 系統(tǒng)的詳細設計與實現(xiàn)
4.1 基于Kinect的人物動作渲染系統(tǒng)的設計
4.1.1 基于Kinect的人物動作渲染系統(tǒng)
4.1.2 系統(tǒng)總流程圖
4.1.3 本系統(tǒng)包含的類分析
4.2 Kinect數(shù)據(jù)提取
4.2.1 Kinect的啟動與數(shù)據(jù)獲取
4.2.2 骨骼數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理以及測試
4.3 系統(tǒng)功能測試
4.4 本章小結
第五章 總結與展望
5.1 總結
5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間研究成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于KinectV2骨骼數(shù)據(jù)實時優(yōu)化[J]. 劉雷杰. 電子世界. 2018(06)
[2]基于kinect三維骨骼節(jié)點的動作識別方法[J]. 朱大勇,郭星,吳建國. 計算機工程與應用. 2018(20)
[3]基于Kinect的機械臂車系統(tǒng)的目標抓取[J]. 張博瑋. 科技視界. 2017(25)
[4]Kinect驅動的實時虛擬人物試衣[J]. 唐勇,李夢琪,劉宇涵,呂夢雅. 小型微型計算機系統(tǒng). 2016(12)
[5]基于Kinect V2動作捕捉系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 張作運,劉科征,王向強. 廣東通信技術. 2016(10)
[6]基于Kinect的人體單關節(jié)點修復算法研究[J]. 李昕迪,王云龍,何艷,朱國強. 自動化技術與應用. 2016(04)
[7]基于BIM的三維算量在超高層建筑項目中的研究與應用[J]. 安培,余地華,艾心熒,葉建,周曉帆. 施工技術. 2015(23)
[8]基于Kinect骨骼跟蹤技術的人機交互[J]. 吳秦,陳智,周宇旋,梁久禎. 常州大學學報(自然科學版). 2014(03)
[9]基于Kinect體感交互技術的上肢關節(jié)活動度測量方法[J]. 瞿暢,丁晨,王君澤,高瞻. 中國生物醫(yī)學工程學報. 2014(01)
[10]基于Kinect的人機交互演示系統(tǒng)[J]. 鮑峰,盧稼奇,黎楚秦. 計算機與現(xiàn)代化. 2013(10)
碩士論文
[1]基于Unity3D與Kinect的體感交互技術應用研究[D]. 王興魯.蘭州交通大學 2017
[2]基于Kinect的實時運動重定向技術研究[D]. 楊道談.杭州電子科技大學 2015
[3]馬爾科夫模型預測方法的研究及其應用[D]. 何成剛.安徽大學 2011
本文編號:3690176
【文章頁數(shù)】:51 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內外相關技術研究現(xiàn)狀
1.2.1 機械式運動捕捉技術
1.2.2 聲學式運動捕捉
1.2.3 電磁式運動捕捉
1.2.4 慣性導航式動作捕捉
1.2.5 光學式動作捕捉
1.3 課題研究內容與意義
1.3.1 研究內容
1.3.2 研究意義
1.4 論文主要工作情況
1.5 本章小結
第二章 系統(tǒng)軟件介紹
2.1 Kinect概述
2.2 3DSMax簡述
2.2.1 3DSMax簡要介紹
2.2.2 3DSMax功能特點
2.3 Unity3D簡述
2.3.1 Unity3D詳細介紹
2.3.2 Unity3D特點
2.4 蒙皮技術
2.5 BIM模型概述
2.6 本章小結
第三章 系統(tǒng)關鍵技術
3.1 骨骼追蹤技術
3.1.1 骨骼追蹤技術原理
3.1.2 骨骼追蹤的數(shù)據(jù)結構
3.2 骨骼優(yōu)化算法的研究
3.2.1 人物骨骼預測算法
3.2.2 骨骼關節(jié)點修復算法
3.2.3 骨骼運動的平滑處理算法
3.3 動作重定向技術
3.4 碰撞檢測
3.4.1 球體碰撞檢測
3.4.2 邊界碰撞檢測
3.5 BIM模型導入
3.6 物理引擎
3.7 本章小結
第四章 系統(tǒng)的詳細設計與實現(xiàn)
4.1 基于Kinect的人物動作渲染系統(tǒng)的設計
4.1.1 基于Kinect的人物動作渲染系統(tǒng)
4.1.2 系統(tǒng)總流程圖
4.1.3 本系統(tǒng)包含的類分析
4.2 Kinect數(shù)據(jù)提取
4.2.1 Kinect的啟動與數(shù)據(jù)獲取
4.2.2 骨骼數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理以及測試
4.3 系統(tǒng)功能測試
4.4 本章小結
第五章 總結與展望
5.1 總結
5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間研究成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于KinectV2骨骼數(shù)據(jù)實時優(yōu)化[J]. 劉雷杰. 電子世界. 2018(06)
[2]基于kinect三維骨骼節(jié)點的動作識別方法[J]. 朱大勇,郭星,吳建國. 計算機工程與應用. 2018(20)
[3]基于Kinect的機械臂車系統(tǒng)的目標抓取[J]. 張博瑋. 科技視界. 2017(25)
[4]Kinect驅動的實時虛擬人物試衣[J]. 唐勇,李夢琪,劉宇涵,呂夢雅. 小型微型計算機系統(tǒng). 2016(12)
[5]基于Kinect V2動作捕捉系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 張作運,劉科征,王向強. 廣東通信技術. 2016(10)
[6]基于Kinect的人體單關節(jié)點修復算法研究[J]. 李昕迪,王云龍,何艷,朱國強. 自動化技術與應用. 2016(04)
[7]基于BIM的三維算量在超高層建筑項目中的研究與應用[J]. 安培,余地華,艾心熒,葉建,周曉帆. 施工技術. 2015(23)
[8]基于Kinect骨骼跟蹤技術的人機交互[J]. 吳秦,陳智,周宇旋,梁久禎. 常州大學學報(自然科學版). 2014(03)
[9]基于Kinect體感交互技術的上肢關節(jié)活動度測量方法[J]. 瞿暢,丁晨,王君澤,高瞻. 中國生物醫(yī)學工程學報. 2014(01)
[10]基于Kinect的人機交互演示系統(tǒng)[J]. 鮑峰,盧稼奇,黎楚秦. 計算機與現(xiàn)代化. 2013(10)
碩士論文
[1]基于Unity3D與Kinect的體感交互技術應用研究[D]. 王興魯.蘭州交通大學 2017
[2]基于Kinect的實時運動重定向技術研究[D]. 楊道談.杭州電子科技大學 2015
[3]馬爾科夫模型預測方法的研究及其應用[D]. 何成剛.安徽大學 2011
本文編號:3690176
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/shengwushengchang/3690176.html
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