人体运动合成中的机器学习技术综述  

A Survey on Machine Learning in the Synthesis of Human Motions

作　　者：刘更代[1] 潘志庚[1] 程熙[1] 李灵[1] 张明敏[1] 

机构地区：[1]浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州310058

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2010年第9期1619-1627,共9页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家自然科学基金重点项目(60533080)

摘　　要：近年来,机器学习技术被广泛应用于人体运动合成,取得了很多研究成果,这得益于运动捕获技术的成熟和使用.运动捕获技术使数据驱动的方法成为人体运动合成的主流,而机器学习技术能够有效地处理人体运动数据这类维数高且在时间和空间两个维度都具有较大相关性的数据.文中以机器学习方法为主线,结合各类方法的特点,对人体运动合成中的应用进行总结和归纳;同时,还展望了人体运动合成和运动数据处理技术未来的发展趋势.In recent years,machine learning techniques have been widely used in the synthesis of human motions and many excellent results are achieved,by taking advantage of the mature and the wide use of motion capture.Motion capture allows the data-driven methods become the mainstream techniques for human motion generation.Moreover,machine learning techniques are capable of handling effectively the high dimensionality of human motion data and their correlations in spatial and temporal domain.Based on the characteristics of various machine learning techniques,a survey on the application of machine learning in human motion synthesis is given in this paper.The future development in this research area is also discussed.

关 键 词：人体运动 机器学习 运动捕获 数据驱动 虚拟人 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]