题目：基于运动数据的人体风格动画的研究与实现

人体结构的复杂性与运动的多样性使得虚拟人体运动控制相当复杂。运动捕获技术的出现，为逼真人体动画生成提供了一种新方法。虽然随着运动捕获数据量的快速增长，大规模的运动数据库不断建立，但是运动捕获数据依然无法涵盖各种复杂的人体运动状态。针对上述问题，本论文开展了基于运动捕获数据的人体风格动画生成技术的研究，具体工作包括：（1）深入研究人体运动数据风格的提取方法，基于降维的思想对运动数据进行处理，得到能够从一段单一风格的运动数据中提取风格特征的运动风格模型。（2）结合权重四元数距离给出运动数据帧间距离的表示，并以此为基础，完成对风格运动数据特征帧以及基运动数据关键帧的提取，从而在风格化运动编辑阶段降低时间开销。（3）在上述两方面研究的基础上，结合逆向运动学（Inverse Kinematics，IK）算法实现运动数据的风格化编辑。将环境约束与风格模型约束相结合，并利用逆向运动学算法对运动数据的关键帧进行风格化编辑，从而将风格运动数据与基运动数据的风格融合，通过对关键帧进行插值平滑生成新的运动序列。（4）设计并实现一个基于运动数据的人体风格动画生成原型系统，对上述算法进行实验验证。