虚拟人眨眼控制：基于正态云模型的非确定性方法

"一种基于不确定方法的虚拟人眨眼控制模型 (2011年) - 提出了一种使用正态云模型的非确定性控制方法来改进虚拟人眨眼效果的单一性和重复性，从而更好地模拟人类眨眼的随机性和模糊性。该方法涉及眨眼间隔云、眼皮旋转速度云、睁眼最大角度云和闭眼保持时间云四个关键参数的正向云生成算法，通过调整这些参数的云模型数字特征值，可以实现不同类型的眨眼效果，包括常闭眼偶尔睁眼的不确定性控制。该研究得到了河南省和郑州市科技项目的资助，并由杨志晓和范艳峰两位教授进行。" 本文探讨了虚拟人眨眼控制中的一个重要问题，即如何通过不确定性的方法来增强虚拟人的眨眼表现，使其更接近真实人类的行为。传统的确定性方法往往导致虚拟人眨眼过于规律和单调，而这篇论文提出的解决方案是利用正态云模型。正态云模型是一种模糊逻辑和随机性相结合的数学工具，它可以有效地模拟现实世界中的不确定性。 论文中，作者设计了四个特定的云模型，分别对应于眨眼间隔、眼皮旋转速度、睁眼最大角度和闭眼保持时间。通过正向云生成算法，这四个参数可以根据各自的云模型产生随机但又符合模糊规则的值，从而创造出多样化的眨眼行为。这种方法的优越性在于，它能生成具有随机差异的眨眼控制序列，使得虚拟人的眨眼动作不再机械，而是呈现出更多的自然变化。 为了进一步增强控制的灵活性，作者还提出了四类眨眼云模型的数字特征建议值，并分析了通过显著改变这些特征值来实现特定眨眼效果的可能性，如常闭眼偶尔睁眼的不确定性控制。这种控制方式有助于增强虚拟人的表情丰富度，使它们在人机交互或虚拟环境中更具吸引力和可信度。 此外，论文还包含了对算法的分析和与确定性方法的比较，证明了新方法的有效性。通过这种方式，研究不仅提供了理论上的贡献，还为虚拟人物的动画设计提供了实用的技术支持。最后，论文被归类在工程技术领域，并被赋予了相关的文献标识码，表明其在学术研究和实践中具有一定的价值。