本文選題：計算機動畫 + 運動捕獲技術��； 參考：《鄭州大學》2016年碩士論文

【摘要】：計算機動畫作為計算機圖形學與現(xiàn)代藝術相結合的產(chǎn)物,已經(jīng)在影視、廣告、游戲、醫(yī)學等各個領域獲得廣泛應用。發(fā)展至今,常見的主要有三種類型:關鍵幀動畫、物理驅動動畫和數(shù)據(jù)驅動動畫。無論哪種動畫制作方法,都離不開角色模型和運動數(shù)據(jù)兩個部分,每一段動畫都始于對目標角色進行建模,都終于對運動數(shù)據(jù)的加載。角色模型節(jié)點屬性的復雜性使得建模過程繁瑣低下,捕獲設備成本高昂,且對環(huán)境要求過高,捕捉一個動作序列極為不易。人體結構本身的復雜性更使得制作一部自然逼真的動畫成為一項耗時耗力的工作,即使借助動畫制作軟件,對模型和數(shù)據(jù)進行融合也要耗費大量的時間和精力。因此,了解模型文件和數(shù)據(jù)文件的格式,借助程序實現(xiàn)自動化融合過程成為了提高計算機動畫制作效率的一條出路。本文介紹了計算機動畫的制作流程,針對其中最關鍵的模型文件和運動數(shù)據(jù)進行探討解析,了解其文件中的數(shù)據(jù)存儲格式和被調用方式。并依據(jù)二者相似的樹形組織結構實現(xiàn)自動融合算法,減少該過程的繁瑣工作量。最后編碼實現(xiàn)仿真系統(tǒng)。
[Abstract]:As a result of the combination of computer graphics and modern art, computer animation has been widely used in film, television, advertising, games, medicine and other fields. Until now, there are three main types of animation: key-frame animation, physical-driven animation and data-driven animation. No matter which animation method, can not do without the role model and motion data two parts, each animation begins to model the target role, and finally load the motion data. Because of the complexity of the attribute of role model node, the modeling process is low, the cost of capturing equipment is high, and the requirement of environment is too high, so it is very difficult to capture an action sequence. The complexity of human body structure makes making a natural animation become a time-consuming and labor-consuming task. Even with the help of animation software, it takes a lot of time and effort to fuse the model and data. Therefore, understanding the format of the model file and data file and realizing the automatic fusion process with the help of the program has become a way out to improve the efficiency of computer animation production. In this paper, the process of making computer animation is introduced, and the most important model file and motion data are discussed and analyzed, and the data storage format in the file and the way to be called are understood. According to the similar tree structure, the automatic fusion algorithm is implemented to reduce the tedious workload of the process. Finally, the simulation system is realized by coding.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 劉賢梅;沈志明;文必龍;;基于運動捕獲數(shù)據(jù)的人體運動融合[J];科學技術與工程;2011年12期

2 吳玲達;瞿師;魏迎梅;于榮歡;;一種運動捕獲數(shù)據(jù)重用方法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2012年11期

3 彭淑娟;柳欣;崔振;鄭光;;分段式低秩逼近的運動捕獲數(shù)據(jù)去噪方法[J];計算機科學;2013年09期

4 楊躍東;王莉莉;郝愛民;封春升;;基于幾何特征的人體運動捕獲數(shù)據(jù)分割方法[J];系統(tǒng)仿真學報;2007年10期

5 楊躍東;王莉莉;郝愛民;;運動串:一種用于行為分割的運動捕獲數(shù)據(jù)表示方法[J];計算機研究與發(fā)展;2008年03期

6 石榮;;基于運動捕獲數(shù)據(jù)的目標導向運動合成[J];計算機應用與軟件;2012年07期

7 彭淑娟;柳欣;;一種結合雙特征的運動捕獲數(shù)據(jù)行為分割方法[J];計算機科學;2013年08期

8 藍榮yN;孫懷江;連荷清;祝銘陽;李斌;;人體運動捕獲數(shù)據(jù)的向量空間建模與檢索[J];計算機輔助設計與圖形學學報;2011年08期

9 潘華偉;孟奇;高春鳴;雷淵;;一種新的運動捕獲數(shù)據(jù)轉換方法[J];計算機工程;2012年02期

10 劉賢梅;李冰;吳瓊;;基于運動捕獲數(shù)據(jù)的虛擬人動畫研究[J];計算機工程與應用;2008年08期

相關會議論文 前3條

1 嚴駿馳;朱夢源;劉允才;;基于多目視覺的三維人體運動捕獲和渲染[A];圖像圖形技術研究與應用(2010)[C];2010年

2 高湘冀;鄭江濱;;基于視覺運動捕獲數(shù)據(jù)的三維模型驅動方法[A];第八屆全國信號與信息處理聯(lián)合學術會議論文集[C];2009年

3 向堅;;基于子空間的運動索引[A];中國儀器儀表學會第九屆青年學術會議論文集[C];2007年

相關重要報紙文章 前1條

1 本報記者 吳德群;跑跑跳跳照樣能測心律心電圖[N];深圳特區(qū)報;2009年

相關博士學位論文 前5條

1 呂娜;運動捕獲數(shù)據(jù)的檢索和分割技術研究[D];山東大學;2014年

2 瞿師;基于運動捕獲的人體運動生成與編輯關鍵技術研究[D];國防科學技術大學;2011年

3 藍榮yN;人體運動捕獲數(shù)據(jù)的建模與重用研究[D];南京理工大學;2014年

4 邱顯杰;基于視頻的三維人體運動捕獲方法研究[D];中國科學院研究生院（計算技術研究所）;2006年

5 肖俊;智能人體動畫若干關鍵技術研究[D];浙江大學;2007年

相關碩士學位論文 前10條

1 徐從洋;運動捕獲數(shù)據(jù)關鍵幀提取與檢索算法研究[D];鄭州大學;2016年

2 李曉陽;基于運動捕獲數(shù)據(jù)的三維模型動畫研究與實現(xiàn)[D];鄭州大學;2016年

3 赫高峰;運動捕獲數(shù)據(jù)重構及檢索關鍵技術的研究[D];華僑大學;2016年

4 王健;基于單目視頻的人體運動捕獲技術研究與實現(xiàn)[D];華中科技大學;2007年

5 孫軍;基于運動捕獲數(shù)據(jù)的運動混合技術研究與實現(xiàn)[D];華中科技大學;2007年

6 馮鋒;人體運動捕獲數(shù)據(jù)的分割算法研究[D];南京理工大學;2011年

7 鄭樂;基于運動捕獲數(shù)據(jù)的若干應用技術研究[D];浙江大學;2006年

8 喬建軍;基于運動捕獲的運動編輯技術研究[D];山東大學;2007年

9 雍國恩;基于運動捕獲的動畫展示與運動編輯技術研究[D];浙江大學;2003年

10 李魁;基于特征跟蹤的視頻運動捕獲技術研究[D];浙江大學;2004年

，

本文編號：1776993