分层曲线简化算法在运动捕获数据关键帧提取中的应用

"基于分层曲线简化的运动捕获数据关键帧提取" 在计算机图形学和动画制作领域，运动捕获（Motion Capture）是一种技术，用于记录人体或物体的动态运动，并将其转化为数字模型的动作。这项技术广泛应用于游戏开发、电影特效以及体育分析等领域。本文探讨的关键帧提取是运动捕获数据处理中的一个重要环节，其目的是在保持动作连贯性的前提下，减少数据量，提高存储和传输效率。 文章提出的算法首先引入骨骼夹角作为运动特征。在运动捕获数据中，人体或对象的各个关节之间的相对位置和角度变化反映了运动的本质。通过计算和分析这些骨骼之间的夹角，可以识别出关键的运动状态，即候选关键帧。这些候选关键帧代表了动作序列中的显著变化点，是构成动作核心特征的重要元素。 接下来，文章采用了分层曲线简化算法来进一步优化候选关键帧集合。分层曲线简化是一种逐步去除冗余点的方法，它能够保留数据的主要几何特征，同时降低数据复杂度。在这个过程中，算法会根据预设的压缩率要求，自适应地调整参数，以确保在压缩数据的同时，尽可能保持动作的细节和连续性。 实验结果显示，所提算法在数据压缩效果上表现出色，能够有效地减少运动捕获数据的大小，同时保持了较好的运动概括能力。这意味着即使经过压缩，动作的整体轮廓和关键动态依然能够准确地被再现。此外，算法在同类相似运动间的兼容性也得到了验证，它能在一定程度上保证不同但相似的动作序列拥有相对一致的关键帧集合，这对于动画重用和动作库的构建具有重要意义。 关键词涉及的关键概念包括：关键帧、运动捕获、特征表示和分层曲线简化。关键帧是决定动画序列的关键时间点，它们定义了动作的起始、转折和结束状态。运动捕获是获取这些关键帧数据的技术，而特征表示则是指如何选择和表达这些数据以反映动作的本质。分层曲线简化算法则是一种处理和优化这些数据的有效工具，它能够在保持动作特性的同时实现数据压缩。 该研究提出了一种基于骨骼夹角特征和分层曲线简化的关键帧提取方法，对于运动捕获数据的高效处理和存储具有重要价值，同时也为后续的动画合成和编辑提供了便利。