低维人体运动数据驱动的角色动画生成方法综述  

A Survey on Low-Dimensional Space Expression for Human Motion Data and Character Animation Generation

作　　者：潘志庚[1] 吕培[2] 徐明亮[3] 王鹏杰[4] 

机构地区：[1]杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心,杭州310012 [2]浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州310058 [3]郑州大学信息工程学院,郑州450001 [4]大连民族学院计算机科学与工程学院,大连116600

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2013年第12期1775-1785,共11页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家自然科学基金(61170318;61202207;61173124);国家科技支撑计划(2013BAH23F01);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1209)

摘　　要：人体运动的合成与控制是计算机图形学研究的热点之一,但由于人体的关节变量很多且人类对自身运动非常熟悉,使得这项研究变得极具挑战性.为了解决该领域存在的问题,很多研究者尝试通过对运动数据进行降维在低维空间中对人体运动进行合成,或是利用低维信号进行运动控制,均取得了很好的效果,当然也有各自的局限性.文中以运动数据的低维表达为主线,回顾和总结了人体动画领域一些最新的研究成果,并对基于低维数据的人体动画生成技术的发展趋势进行了展望.Human motion synthesis and control is an important research topic in computer graphics. Because of a large number of joints in a human body and the familiarity of people to their own movements, this problem is very challenging. In order to solve this problem, many researchers try to synthesize human motion in low-dimensional space by reducing the number of dimensionality of motion data or controlling the character movement by low-dimensional signal. Both of these techniques have achieved good results, but also with respective drawbacks. We review and summarize the latest research results of character animation in the reduced low-dimensional space, and also discuss the future trends of human animation generation on the basis of low-dimensional data.

关 键 词：人体运动 降维 低维空间 运动合成 运动控制 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]