● 摘要
近年来，随着运动捕获设备的不断成熟和实用化，获取大量真实感运动数据成为 可能。但是，由于运动捕获设备造价昂贵，便携性差的原因让运动捕获设备的使用受 到限制。同时，因为运动捕获数据通常是在特定场景下捕获自特定的人物，一般情况 下不能将从一个场景中捕获的运动数据直接应用于其他场景。如何将现有的运动捕获 数据进行编辑并应用于不同于原始运动捕获的场景和如何对现有运动进行建模，构建 生成模型合成新的运动数据来丰富已有的运动数据库，已经成为计算机图形学和计算 机动画研究领域里的研究热点。本文以国家自然科学基金“基于时变数据理解的交互式虚拟角色控制方法的研究” 为背景，以提高已有运动捕获数据利用率为出发点，对基于运动捕获数据的运动合成 与编辑方法进行了研究。利用多因子高斯过程对运动数据建模构建出能够合成新的运 动数据的生成模型，达到了丰富运动捕获数据库的目的。同时，本文将环境约束转化 为对虚拟角色各个关节运动轨迹的约束，结合基于 As-Rigid-As Possible 轨迹算法与基 于投影的回溯线性搜索逆向运动学算法实现了交互式的运动编辑。具体的研究内容如下：（1）基于生成模型的运动合成 人体运动具有丰富的细节特征，如风格差异、内容差异、人物个体间的差异等。通过运动捕获技术将这些细节的差异完全记录下来是很困难，也很繁琐的。因此，如何利用已有的运动数据来建模表征人体运动间多样性与差异性成为了一种需求。本文 将运动数据解释成一系列导致运动数据间产生差异的隐因子之间相互作用的结果，借 助多因子高斯过程的强大的表达复杂映射的能力，提出来一种基于生成模型的运动合 成方法。该方法将运动数据显式的分解成隐因子的函数给我们提供一种直观简单的描 述人体运动间细节差异的手段。通过对隐因子修改和编辑，本文实现了一系列的运动 合成方法，如风格转移、风格编辑、内容转移、内容插值等。（2）受限场景下的交互式运动编辑 由于环境约束的复杂性和任意性，在对运动数据建模过程中就考虑环境约束是非常困难的。但是，如果在构建生成模型过程中不考虑环境的约束，利用生成模型合成的运动数据常常不能在一个受限的虚拟场景中使用。因此，如何对合成的数据进行编 辑修改让其能够适应特定虚拟场景达到生成的运动数据真正实用是一个本文需要解决 的问题。本文通过对运动编辑中常用的运动约束进行分析，将用户以及场景给定的约束转化为对虚拟角色各个关节运动轨迹的约束，结合基于 As-Rigid-As Possible 轨迹算 法与基于投影的回溯线性逆向运动学算法提出了一种受限场景下交互式的运动编辑方 法。该方法能够让用户对运动数据进行交互直观的实时编辑。最后，本文基于上述研究内容，实现了一个基于生成模型的运动合成与编辑的原 型系统。系统集成了运动合成，场景编辑，运动编辑三大模块等，整体上实现了运动 数据的合成与编辑功能，达到了丰富运动数据库和提高运动捕获数据利用率的目的。