光学动态捕捉技术范文1
关键词：3D技术；动画电影；三维立体动画
中图分类号：TP37文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)15-3677-02
3D Sstereo Technology of Animated Films
LI Hua-yong, LIU Ping, JI Hong-qiang
(Weifang Vocational College, Weifang 261041, China)
Abstract: 3D technology has not only created many new animated film production technology, but also created using digital technology to achieve 3D images of language and narrative language, animated films have become the mainstream expression. In this paper, the popular 3D animation techniques were discussed, analyzed the 3D animation technology to create influence.
Key words: 3D technology; animated film; three-dimensional animation
3D技术带来的革命不但改变了传统动画电影的制作技术，改变了电影的传播方式，更改变和颠覆了传统的电影观念，对电影已经延续了一百年的生态环境产生了巨大的影响。从2011年开始，好莱坞生产的主流动画影片基本都将以3D版本进行放映，3D技术从动画剧本的创作、策划、制作到后期的合成、剪辑，无处不发挥着巨大的功用，并且由此而来的变革将会波及到融资、制作、发行、放映等一系列电影环节，从而彻底改变动画电影行业本身。
1 助推动画电影发展的3D技术
3D技术的进步让导演们的想象力插上了坚实的翅膀，使动画电影无论从画面色彩饱和度、人物动作逼真度、场景纵深感、情节震撼力上都比二维动画时代有巨大的进步，让观众在电影院沉浸在变幻莫测、光怪陆离神奇的动画世界。
1.1 动作捕捉技术的应用
从CG技术引入影视、动漫作品开始，动作捕捉技术就应运而生了，现今几乎所有影视动画中的CG场面都会用到这种技术。动作捕捉技术展现了最细腻真实的人物动作与表情，在泽米吉斯导演制作的《极地特快》和《怪兽屋》中，演员的一颦一笑都得到了真实再现，而《贝奥武夫》堪称史上人物表情最细腻的动画片。动作捕捉技术也是一直是一项饱受争议的技术，奥斯卡动画长片奖甚至因为这项技术修改了动画长片奖的评奖条款。同时奥斯卡对动作捕捉技术制作的动画长片还是采取了比较宽容的态度，2007年获得最佳动画长片提名的《怪兽屋》就是一部彻头彻尾的动作捕捉技术动画，甚至连当年获得最佳动画长片奖的《快乐的大脚》运用了一定的动作捕捉技术，3D电影《阿凡达》更是大量运用动作捕捉技术的典范。
运动捕捉技术是将人体表情和动作通过传感器、信号捕捉设备及数据传输设备传输到电脑上，动画师将这些动作运用于影片人物的身上，表现出一个表情丰富、动作贴合运动规律的动画形象。运动捕捉技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁式、主动光学式和被动光学式。不同原理的设备各有其优缺点，一般可从以下几个方面进行评价：定位精度；实时性；使用方便程度；可捕捉运动范围大小；抗干扰性；多目标捕捉能力；以及与相应领域专业分析软件连接程度。
在《阿凡达》制作过程为了让影片中的动画形象表情更丰富、动作更逼真，进一步完善发展了动作捕捉制作系统。演员在拍摄时穿上布满捕捉点的紧身衣裤，同时影片摄影棚内还架设有一套“协同工作摄像机”，这套系统由布满在摄影棚顶部的140个数字摄像机组成，形成一个捕捉舞台。摄像机通过追踪现场ED灯打出的近红外光谱的反射，将捕捉到的数据传输到一套系统中，再将光谱的反射与演员的运动进行组合分析，得出整个镜头的立体模型。这些数据再被映射到后期的计算机处理，从而令动画人物呈现出高度拟真的效果。
1.2 全局光照模拟技术的运用
全局光照是三维物体在环境光照下的反射特性，而局部光照只能产生少量光源的照明效果。传统三维动画技术中光线跟踪、光子映射和辐照度技术已经成熟，迟迟不能在CG电影中应用的原因在于渲染电影胶片时间太长，成本太高。在《怪物史莱克Ⅱ》中80%的镜头都使用了全局光照技术，由于有效运用了近似的光线跟踪技术，高效率处理了光线的多次反射、折射和透射问题，极大地加速了渲染进程，解决了成本高的问题。
1.3 动态群体动画技术的运用
动态群体动画是三维动画电影区别于二维动画的一大特征。该技术让影片中大场面下的各个不同动画物体做出不同的反映，而不需要逐个调整每个物体的动作，另外当片中人物需要互动时，也可以直接运用预先设置好的反映特性。《怪物史莱克Ⅱ》中人物最多的大场景里包含了多达5000多名神态动作各异的个体，能控制大量个体做各自不同的动作要得益于梦工厂动态群体动画技术的开发，通过多项控制参数，能令“人群”关注场景中的事件并做出各自不同的反应。CG动画师将不需要逐个调整每个个体的变化，点一下鼠标，不同个体之间便可开始既定的相互反应。
1.4 流体模拟技术的运用
流体模拟技术让影片中波浪碰撞时产生的力学效果极为逼真。3D技术中单纯的模拟海浪并不是很难，问题在于模拟海浪与物体之间的交互，如模拟海浪与角色身体的动力学碰撞效果。这里运用的是基于物理的模拟。目前梦工厂专家Nick Foster开发的流体系统已经可以有效模拟多种流体交互效果。它可以编辑几十个层的流体动态特性，通过粒子系统模拟浪花冲刷岩石、牛奶泼在地上、怪物用泥浆洗脸等运动。
1.5 2D转3D技术的运用
光学动态捕捉技术范文2
关键词：动作捕捉技术 电影 趋势
中图分类号：TP274.2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）09（c）-0021-01
近年来随着电脑CG技术在不断进步，很多的游戏和电影中都大量应用了动态捕捉技术，从而达到前所未有的视觉特效。传统二维或者三维动画制作过程中，角色动作或表情一般都是通过手工绘制或通过动画师调节软件中的角色模型的“骨骼”或控制器生成。由于角色或人的动作与表情极其复杂，且动画师不是专业的表演者，手工方式的动作绘制不够逼真，而且制作周期长，效率低。动作捕捉技术成功的解决了影视制作中的这些难题，现在大量电影和动画都广泛采用动作捕捉技术，该技术呈现出许多新特点和新趋势。
1 动作捕捉技术
用于动画制作的运动捕捉技术的出现可以追溯到20世纪70年代，迪斯尼公司曾试图通过捕捉演员的动作以改进动画制作效果。此后，运动捕捉技术吸引了越来越多的研究人员和开发商的目光。当时捕捉技术还不够成熟，动画制作者只有采用手绘的方式来实现角色的动作以及一些表情的变化，早期的《侏罗纪公园》里的恐龙，后来的《哥斯拉》，《哈利・波特》里的各种生物包括家养小精灵多比和克利切，均是由各家公司通过手工动画制作，虽然效果也是相当的令人震撼，但是这种制作耗费了大量的人力，其效果肯定也没有动作捕捉来的贴切实际，将运动捕捉技术用于动画制作，可极大地提高动画制作的水平。它极大地提高了动画制作的效率，降低了成本，而且使动画制作过程更为直观，效果更为生动。随着技术的进一步成熟，表演动画技术将会得到越来越广泛的应用，而运动捕捉技术作为表演动画系统不可缺少的、最关键的部分，必然显示出更加重要的地位。
2 动作捕捉技术在《猩球崛起2――黎明之战》中的运用
2011年，利用最新动作捕捉技术拍摄的，没有一只真实动物参与表演的影片《猩球崛起》，达到了动作捕捉技术应用的新高峰。但是当时这部影片的构架依旧是以人类为主角来推动故事情节，而2014年热映的《猩球崛起2―― 黎明之战》将这项技术又提升了不少，2000多只猿类不仅表情惟妙惟肖，而且会说话、骑马、开枪、打仗。当然它们都不是真的猿类，而是靠电脑特效做出来的。这部影片人类显然退居到了配角的地位，由一只虚拟的猿类如英雄般引领观众进入那个“猩球”感受情节的跌宕起伏。那么虚拟的猿类如此有带入感不得不归结于技术的发达，那就是动作捕捉。
2.1 捕捉拍摄
《猩球崛起2―― 黎明之战》第一次成功实行了“户外实景多人同时捕捉技术”。电影85%的场景都在温哥华附近的森林和新奥尔良附近的户外场地拍摄的，包括图片中的3位演员在内，一共有50个猿类动作捕捉演员。演员身穿一种带手臂延展的捕捉服，模拟出猿的肢体。身上“贴”着发光二极管可以远程控制，随着光照条件调节亮度。有多人用多部动作捕捉摄影机，捕捉演员的表演，还有持续拍摄与猿类角色相关部分的监视捕捉摄影机。影片中，我们看到了在热带雨林里，2000多只猿类到处奔跑的震撼场景。
2.2 电脑渲染
捕获数据又是怎么“移”到猿类身上去的呢？以表情为例，安迪・瑟金斯戴的头套，是把他的表情“移”出来的装置。头套捕获的数据，输入面部解算器软件中，由人脸转换为猿的面部，让动画师调整唇形同步，修正表达。有了演员们表演的精确数据之后，就要进行电脑渲染了―― 用软件从模型生成图像的过程。
2.3 初步特效：环境加了进来
完成演员替换为猿类的过程结束后还有一项繁重的工作，那就是在实景拍摄的画面中把演员替换成猿类。比如电影中有很多猿类一起骑马的戏。人的身形和猿类不同，当画面中的人被替换成猩猩后，马鞍、索具等以及背后的森林背景比例方面都要重新调整。一个处理师要几个月时间才能把人类骑手处理得干干净净，这时动画师才能把猿类匹配上去。同时，电脑把动作捕捉户外拍摄的环境都加了进来，制作匹配立体环境的影像，特效图初步构成。
2.4 最终成片
《猩球崛起―― 黎明之战》中，正如我们所看到的，猿类的毛发、皱纹等经过了电脑更细致地处理，更栩栩如生。
3 动画捕捉技术的发展趋势
导演在电影创作的过程中总是受到现实世界各种各样的条件限制，特别是在创作卡通风格或科幻电影时。很多导演对影片最终完成时没有达成自己最初的设定与想象感到遗憾，原因是拍摄条件或技术限制。由于有了动作捕捉技术，导演可以操控任何虚拟角色进行生动逼真的表演，导演可以摆脱技术的限制而将工作的核心置于故事的讲述，这将极大地扩展导演故事讲述的自由度。2009年上映的电影《阿凡达》也在当时业界引起了极大的反响，该片导演詹姆斯・卡梅隆早在该片上映前15年就在构思，一直在等待技术纯熟之日的到来，那么动作捕捉技术一定也是卡梅隆导演认为的重要技术之一，以至于《阿凡达》上映后观众被美轮美奂的画面征服，惊叹人物的造型，动作。这些看似流畅自然的画面是有动作捕捉作为强大的技术支撑完成的。《猩球崛起2―― 黎明之战》中猿类首领凯撒英雄般的以主角姿态带领猿类和人类开展种群战争，不禁让我们联想到《猩球崛起1》当中这只威武的猿类还是一个被人类救回的附属品，在情节设置上也绝对不能称为“男一号”但是在《猩球崛起2―― 黎明之战》中，剧情以猿类凯撒为主角的反转依旧是以强大的动作捕捉技术作为支撑才得以完成的，我们甚至可以回忆在CG刚出现的时候学术界认为CG技术是无法代替真人表演的言说，那么我们从这些电影的发展道路可以大胆预测一下未来的CG技术会再剧情需要的环境下代替真人演出的。
参考文献
光学动态捕捉技术范文3
实现这一切的光学动作捕捉设备最少需要上百万元人民币。对于大多数中小型影视制作公司来说，如此高昂的价格实在无法承受。
一家名叫“诺亦腾”的中国创业公司，却将一套的动作捕捉设备的价格降到了9.8万元，相当于过去动作捕捉产品的1/10。诺亦腾的产品定价让动画特效制作的资金门槛瞬间降低，特效制作不再是大公司的“特权”，中小型影视制作公司也能够开始涉足这一领域。
和传统的光学动作捕捉设备不同，诺亦腾的动作捕捉设备通过传感器实现。诺亦腾分为全身和手部套件，用户可以自由组合，最多能够达到30个传感器节点。用户在全身和手掌关节的关键节点绑上指甲盖大小的红色动作传感器，人运动时身体姿态的速度、角度、高度等数据就会传输进计算机中。通过诺亦腾独立研发的校准和数据算法，计算机就能够实时模拟出人的3D全身和手部动作。
今年9月，诺亦腾动作捕捉产品Perception Neuron登陆美国众筹网站Kickstarter，完成了57万美元的筹款额，打破了Kickstarter上中国产品众筹金额的历史纪录。这次众筹中，诺亦腾的支持者达到1329名。按照经验，Kickstarter上的支持者和现实中的用户数量是1：10的关系。这就意味着诺亦腾的产品起码有超过1万的客户量级。
诺亦腾的两位创始人刘昊扬和戴若犁都是技术出身。他们分别在香港中文大学和美国约翰霍普金斯大学获得博士学位，有着力学和计算机的科研背景，二人最熟悉的科研领域之一就是传感器的应用。
2010年以前，传感器主要应用在工业领域，比如安装在大桥和高塔上，测量建筑物是否安全稳固。那时候的传感器一般有足球大小，价格也高达几千美元。2011年开始，传感器的技术有了突飞猛进的进展。一片指甲盖大小的传感器就能够完成以前大块头传感器才能实现的功能，价格也下降到了几美元。这些变化引起了刘昊扬和戴若犁的注意。他们意识到，传感器应用已经到了从工业领域进入消费领域的时候。
iPhone的诞生与流行，给刘昊扬和戴若犁带来了关键的创业灵感。“智能手机交流的是信息，是数据，传感器采集的就是数据。我们觉得，手机智能设备在未来是有局限的，应该依靠的是传感器，通过传感器与手机沟通交流。”2011年下半年，刘昊扬和戴若犁参加了苹果的MFI计划（Made For iPhone/iPad/iPod）。二人提交的参赛项目创意得到了苹果高管的肯定，这让他们更加肯定了自己创业的方向。
确定将传感器作为创业方向后，刘昊扬和戴若犁仔细分析认为，传感器应用还是处于起步阶段，技术是竞争胜出的关键。如果和互联网市场类比，大概是15年前互联网刚起步的时期，那时候崛起的第一批互联网公司都是技术公司。而技术恰恰刘昊扬和戴若犁的优势。于是，他们决定放弃创意计划，专注于使用技术突破核心难点。
刘昊扬和戴若犁给自己定下了两个研发目标。首先，要做精度足以在拍摄电影时使用的动作捕捉设备。其次，价格要低到每个公司都能使用。由于价格限定条件在先，成本有限，二人购买的第一批传感器几乎是最便宜的，随之带来的问题就是对动作的捕捉误差比较大。他们只好集中精力在算法上想办法，看如何通过算法调整补偿，让用这种低廉的传感器也能够实现足够精确的动作捕捉效果。“我们当时也不确定自己能不能做出来，就想先试试看。”刘昊扬说。
2011年年底，刘昊扬、戴若犁和团队终于研发出了第一个原始样机。人穿着传感器，iPad上的小人就会和人用同样的动作一起舞蹈。他们将展示产品的视频放上了YouTube，没想到反响远远超出意料。全球各地都有感兴趣的人给他们发来邮件，表达对产品的兴趣和建议，一个获得过奥斯卡科学技术奖的美国老人还特地从美国飞到北京来见他们。刘昊扬和戴若犁受到了很大的鼓舞。从2012年开始，他们又花了整整一年继续在算法上进行研发迭代。2012年12月，二人觉得技术难点都基本被解决了，已经可以推出成型产品，便一同注册成立了诺亦腾科技公司。
2013年年初，诺亦腾推出了第一代动作捕捉产品。刘昊扬和戴若犁开始带着产品频繁参加各个行业展会。由于他们的产品展示常常跟游戏影音相结合，视觉效果酷炫，在许多展会上容易引人注目。他们还主动去找一些可能需要特效制作的影视制作公司，向他们展示性价比很高的动作捕捉技术。特效制作成本投入过高一直是影视制作公司的头痛之处，因此许多公司都很乐意和他们合作。“我们是以展示代替营销。”刘昊扬说。
很快，诺亦腾在影视制作的行业圈获得了不小的知名度，也陆续接到了不少重量级的项目。2014年湖南卫视春节晚会上，李谷一和20年前自己的虚拟形象对唱节目，就使用了诺亦腾公司的产品。7月巴西世界杯期间，央视5套每晚比赛开始前虚拟球员和主持人的互动，也是由他们负责动作捕捉。
跨国智能设备制造商也开始使用诺亦腾的动作捕捉技术。2013年，智能运动手表制造商Garmin跟诺亦腾签订了几千万美元的技术授权合同，在产品中使用其动作捕捉算法。据刘昊扬透露，他们还跟另外两家跨国公司也签订了几千万美元的授权合同，但由于产品并未推出，暂时处于保密状态。
在面向企业的2B市场上站住了脚跟之后，刘昊扬和戴若犁开始考虑将将重心转移到面向消费者的2C市场上来。他们希望通过在Kickstarter上的众筹看看用户的真实反应，摸清动作捕捉的消费者市场是不是已经开始成熟。因此，他们在登陆Kickstarter之前没有进行任何宣传。
光学动态捕捉技术范文4
【关键词】Kinect；体感人机交互；学习平台；多媒体科普电子书；研发
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】B
【论文编号】1671-7384（2013）07/08-0096-06
所谓“体感交互”，就是指人能够以身体最自然（比如手势、体态、表情、语音等）的方式与终端进行信息的交互并完成互动，这是真正意义上的“自然人机交互”。
体感交互技术代表着人机交互技术的发展方向，体现了对人的因素的重视，给人“充分的自由”，标志着人机交互技术从“人适应计算机”向“计算机不断地适应人”的方向发展。传统的人机交互技术构建的交互界面事实上成为隔离物质世界和信息世界之间的屏障[1]。微软公司新近推出的Kinect体感硬件及其交互技术的广泛应用，能有效地消除物理对象和抽象对象、输入装置和输出装置在交互空间中的差别，为人提供多感觉通道的自然临境体验，从而使交互系统能够根据上下文及人的特点主动识别人的身体姿态、手势、语音和表情等各种自然行为，进而判断出人的意图。交互系统的使用和操控更加符合人的习惯，人可以用手势、表情、语言、文字、图像等自然方式与交互系统打交道，恰如与他人交流一样自然。因此，Kinect深受IT教育领域的青睐，Kinect在教育领域的人机交互系统中的应用研究如火如荼。
本文根据课题研究成果，在精要分析Kinect的结构特性及其体感人机交互机理的基础上，详细阐述基于Kinect的儿童体感交式互多媒体电子书及其学习平台（Basic On Kinect Posture Interaction learning System for Children，以下简称KPILSC）的结构功能、系统模型、体态捕捉与识别、体态数据库的构建、学习内容的设计及其开发工具与实现。
Kinect的结构特性及其体感人机交互机理
Kinect工作时，首先是以红外线发出人眼看不见的Class 1雷射光，透过镜头前的光栅扩散片（Diffuser）将雷射光均匀分布投射在侦测空间中，再透过红外线摄影机记录下空间中的每个散斑，撷取原始数据后，透过晶片计算成具有3D深度的图像[3]，然后将侦测到的3D深度图像转换到骨架追踪系统。目前该系统最多可同时侦测到6个交互者的精确位置，并同时辨识2个交互者的动作；每个交互可记录包含躯干、四肢以及手指等追踪范围的20组细节，实现全身体感交互操作[4]。
KPILSC的结构功能
1. KPILSC的基本结构
KPILSC是一套运行在X86架构的PC机及Windows操作系统环境中，采用Microsoft Kinect体感硬件，借助Kinect捕捉交互者实时深度图像视频流与人体骨骼点追踪的功能及其人体骨骼数据库和体态捕捉与识别算法，通过人体动作捕捉与识别而实施的儿童体感交互式学习平台。
2. KPILSC的基本功能
在KPILSC平台中可以根据儿童的学习需要设计与开发一系列体感交互式学习产品。比如，（1）开发自然和谐的交互式科普实验室：让儿童在虚实结合的实验室中以手势互动方式解剖青娃、制作氢气、驾驭太空飞船等。（2）构建实时虚拟交互学习课堂：有效地实现学习内容中虚拟世界的事物和儿童周围真实环境的结合，加上体感隔空的互动方式，符合儿童天真、好动的心理，使其脱离呆板的学习模式，全身心融入到学习内容之中，促进其手眼协调，开发其智力、锻炼其脑力，促进儿童绿色地学习与健康成长。（3）制作交互式多媒体电子书：将科普图书中原本用文字描述的情节转换为具象、活灵活现的科普立体场景，儿童采用手指隔空翻页：五指张开，页面放大；手上下挥动，页面移动；双手合拢，页面关闭……使儿童在更加自然的操控界面中进行更加自然的人机交互学习。
采用KPILSC学习平台可有效地使儿童实现以下自然和谐的创新交互学习模式：
（1）实现以儿童为中心（Children-Centered）的多模态交互学习
KPILSC以儿童对人机交互的需求变化为出发点，充分利用人类多种感觉和效应通道的互补特性[5]，使之可选择地、充分地并行和协作来捕捉儿童的交互学习意图，从而增进儿童交互学习的自然性，交互学习时实现人机交互的外在形式和内部机制都能符合不同儿童的需要，儿童可利用手势、体态、语音、表情等自然方式，不受地点限制地与计算机进行隔空交互，既能满足儿童个性化的需要，又使得儿童不脱离自然社会关系，从而实现以儿童为中心的多模态交互学习。如通过模拟驾驶太空飞船的手势来进行漫游交互的操作、通过双手的伸展来达到电子图书的放大缩小等。
（2）实现多媒体感知式（（Multimdia Perceptive）的交互学习
KPILSC利用其感知及推理能力对来自儿童感觉和效应通道的交互信号进行识别、集成和协调，并获取儿童动作和行为习惯、偏好及其他相关信息，并以人类易理解的多媒体信息方式为儿童输出交互信息，从而提供不受时空限制而又效能最大化的个性化交互计算服务[6]。这种人机交互方式的双向信息流动是以多媒体感知和处理为核心的：儿童通过其感觉和效应通道传递的交互意图在计算机内表示为文本、语音、图形和图像等多媒体信息；人到机（Human to Compute）的信息流动是多媒体信息的获取及识别过程；计算机经过处理的信息是以文本、语音、图形和图像等儿童理解概念所需的多媒体信息形式展现出来；机到人（Computer to Human）的信息流动是多媒体信息的合成和呈现过程，从而使儿童能有效地实现多媒体感知式的交互学习。例如，在KPILSC中儿童可阅读集文本、图形、图像、视频和音频为一体的体感交互式多媒体科普电子书，使儿童沉浸在活灵活现的科普立体场景中，通过手的移动隔空调控实验仪器，通过手势的摆动来达到切换科普立体场景中图形、图像、视频和音频等。
KPILSC的研发
1. 开发工具
KPILSC的开发工具包括C++与C#编程语言、Visual Studio 2010、Kinect for Windows SDK（简称Kinect SDK）、Adobe及Autodesk Maya三维设计软件等。
其中Visual Studio 2010用来开发KPILSC学习系统的基本框架和用户界面；C++与C#编程语言用来编写KPILSC中体感交互的功能模块；Kinect For Windows 1.0版SDK负责控制和读取Kinect捕捉的人体骨骼数据流，Kinect for Windows SDK内含驱动程序、丰富的原始感测数据、自然用户和流程式开发接口（Raw Sensor Streams API）及安装文件和参考数据；Autodesk Maya三维设计软件用来设计和制作KPILSC系统中学习内容所包含的三维模型素材；Adobe多媒体设计软件用来负责KPILSC系统中音频、视频、图片素材的处理。
2. KPILSC的系统模型
3. 肢态捕捉与识别
KPILSC系统结合Kinect的人体骨骼跟踪引擎，采用动态图像序列的识别方法，充分考虑儿童动作图像的运动信息，把肢体变化的时间和空间信息结合起来，注重人体骨骼变化的过程，利用Kinect捕捉儿童姿态，经过图像识别分析、图像跟踪算法，对儿童基本骨骼点的空间位移进行图像信息检索。将采集到的骨骼点的位置信息通过Kinect SDK进行编码，形成一组固定的位移数据。将这组位移数据的特征进行分类，形成一套体态数据库。
4. 体态数据库特征匹配
在KPILSC中预先定义好一部分骨骼坐标数据，并将这些坐标数据与儿童不同类型的体态进行特征匹配，建立一个带触发机制的体态数据库。当Kinect硬件捕捉到儿童骨骼的不同姿态，形成骨骼数据流输入到计算机，骨骼数据流经过体态数据库的时候，数据库会对当前的骨骼数据坐标做出特征匹配，让电脑做出条件判断逻辑，提取相对应的学习内容。我们可以预先针对这些被触发的体态，设计好不同的操作方式或对应的学习内容。图6为体态数据库特征匹配的预设体感控制演示图。
在KPILSC系统中，对体态数据库设计的体态姿势具体有以下几种。
（1）儿童的右手“上”“下”“左”“右”的运动轨迹，分别控制鼠标光标的上下左右位移，功能为选择相应的学习内容。
（2）儿童的左手“向上”运动，定义为鼠标左键确认键。
（3）儿童的左手“向下”运动，定义为键盘上的“ESC”退出键。
5. KPILSC学习内容的交互设计
这里以儿童体感交互式多媒体科普电子书为例，介绍KPILSC中学习内容的交互设计。
（1）肢态动作捕获：儿童挥动双手，进行体感交互操作，Kinect硬件将这个过程进行深度图像流采集。
（2）肢态动作识别：KPILSC系统的体感交互模块处理Kinect体感硬件采集的深度图像流，对图像流中的儿童动作进行体态捕捉与识别，识别出儿童的交互意图。接着将交互意图转换为电脑键盘的操作功能，从而实现儿童隔空对多媒体科普电子书的体感交互式操作功能。
（3） 输出多媒体学习内容：KPILSC系统将多媒体学习内容（电子书）输出到显示设备上，儿童挥动双手隔空操作，能够对多媒体电子书进行翻页浏览及激活并播放其中的视频、音频与动画等多媒体学习内容。
7. KPILSC运行与调试
程序运行后如图9所示，其中红色圆显示为实时跟踪定位的骨骼点状态，绿色圆表示了手部做了运动，按键被触发。经测试，程序能够正确处理手部的追踪与按键的触发。本程序主要的功能为：通过Kinect硬件捕获手部运动，触发键盘上的“Right”、“Left”方向键，从而达到体感人机交互，隔空翻书的目的。
本文研究的“基于Kinect的儿童体感交式互学习平台”可以运行在一般家庭现有的电脑系统中，让活泼好动的儿童在学习时能远离电脑辐射的伤害，通过挥动双手来进行隔空操控，只要在Kinect红外摄像头所能捕捉的有效范围内，儿童手指的任意移动都能被精确地确认位置。由于该学习平台的人机界面是能模拟多种智能和真实环境的虚拟空间，实现“无形而又无处不在，有形而又自然和谐”的普适交互方式，儿童能以最自然和“身临其境”的方式来完成所需要的互动学习，使儿童的双手得到了全身心的解放，从而为儿童创造了激发无限想象力的空间。可以预计，随着体感交互技术的成熟及其应用研究的深入，体感交式互学习平台代表着未来儿童学习媒体研发的新方向。
光学动态捕捉技术范文5
关键词： 光学运动捕捉仪； C空间； 肢体长度； 角位移； 最小二乘
中图分类号： TH 773文献标志码： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2016.05.001
文章编号： 1005-5630（2016）05-0377-06
引 言
步态是指人体步行时的姿态和行为特征。步态分析旨在通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而指导康复评估和治疗，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。从步态信息中提取肢体关键参数时，其精度太低会使步态上的微小差异不明显或者造成较大的偏差，无法判别步态检测系统的准确性。
在人体运动学建模过程中，肢体长度是人体建模的关键参数。最直接的测量方法是用皮尺直接测量下肢关节。计算机断层成像（CT）、三维超声和核磁共振成像（MRI）常用来测量下肢长度，CT是利用精确准直的X射线对人体某部位一定厚度的层面进行扫描，具有扫描时间快、图像清晰等特点。
X射线测量有三种影像：
1） 全长片，即一次性拍摄下肢全长直立前后位片，从髋关节至踝关节。优点是只需一次摄片，但有视差错误引起的失真。Machen等[1]认为全长片较平扫片能提供更多的信息。甘伟等[2]运用螺旋CT扫描得到双下肢全长（髋关节至踝关节）的完整图像，可进行长度测量、角度测量、图像缩放等应用。Strecker 等[3]使用CT和乌尔姆法测量成年患者的下肢长度，99%的下肢长度差异为1.4 cm。
2） 平扫片，需要三次摄片，髋、膝、踝各一次，并拼接组合而成，可有效减小放大误差，但却增加了摄片时间、放射线暴露及拼接误差。孙亚明等[4]通过对南京地区青年人站立位髋关节X射线平片的测量分析股骨大转子尖连线与股骨头中心连线的位置关系及其在人工髋关节置换手术中对双下肢长度的评估作用。
3） 计算机数字影像，数字合成技术可减少放射线暴露及数学上的误差[5]，简便快捷，重复性好，能提高图像质量并进行数字处理，对下肢长度测量有很大优势。Diercks等[6]提出对平片放大并进行数字校正，术前拍摄双髋关节实际大小的前后位片，就能通过设置骨盆及股骨参照点来间接测量下肢长度，目前在临床上广泛应用[7]。李钧等[8]利用软件和原始CT 扫描图像重建关节周围骨骼三维图像，并测量下肢骨骼参数。童涵涵等[9]采用Slot技术一次完成双下肢成像，利用后处理软件进行双下肢测量。Slot 技术测量误差小，方便，可操作性强，为临床提供了一种准确测量双下肢长度的方法。Menegaldo等[10]提出了一套估计长度的回归方程。此方程找到所需的大肌肉骨骼模型数值模拟的肌腱几何参数，基于贯穿每个肌腱式传动器的广义节点坐标系的数目，生成复杂性级别不同的回归方程。田庆国等[11]提出了一种利用三维人体点云数据测量人体关键尺寸的方法，典型尺寸测量误差小于3%，可满足人类工效学等领域快速测量人体特征尺寸的要求。
超声在下肢长度测量方面一直被认为较CT稍逊一筹，但Konermann等[12]应用握持和移动超声传感器特殊设备，通过超声测量髋、膝、踝三点间距离来提示术前及术后下肢长度，可精确至1 mm。Affatato等[13]指出超声在活体测量时会有1.7%的相对误差，下肢测量时约为0.4 mm。S′witek-Najwer等[14]将开发的超声探头应用于临床中。超声的优点是可以避免放射线接触，无创、简单、快捷。
CT、三维超声的灵敏度可达 1 mm，MRI 准确性不如 CT、三维超声，且费用较高。以往对人体，特别是下肢长度的测量方法存在精度和安全性无法同时满足以及费用高等问题。精密运动捕捉仪采集数据精度高，系统功能强，受试者活动范围大，无电缆、机械装置的限制，使用方便。在基于精密运动捕捉仪的步态检测系统中，利用可重复的标志点精确设置的方法，以快捷、对受试者无负重的方式获取步态分解中的关节参数变化时间序列数据。
本文着重介绍基于光学运动捕捉仪获取4个标志点时序数据，再利用最小二乘法拟合关节点，从而计算关节长度的新方法，以及标志点精度和长度误差对角位移的影响。
1 建立肢体模型
对于肢体多刚体运动，例如上肢运动、下肢运动等，多采用串联结构表示运动模式。为降低模型的复杂性，便于分析和研究，一般将足部的各环节简化为机械运动中的刚体，将人足的各关节简化为机械运动中的铰链，从而将足部简化为常见的机械运动中的刚体-铰链系统模型。然后，根据经典力学理论对简化的人足运动模型进行运动分析，同时也考虑人足的运动特性，最后得出能反映真实运动情况的特征规律。为了准确地确定足部运动与下肢运动的精确关系，本文建立三刚体运动学模型。
依据D-H（Denavit-Hartenberg）矩阵法的原理，将足部看作两个刚体，即脚面和脚趾两部分，如图1所示。足部关节示意图如图2所示，每个部分通过单一自由度（转动）链接，L1表示小腿胫骨，L2表示足背骨，L3表示趾骨，进行运动学建模，运动时D-H参数如表1所示。
4 结 论
基于运动捕捉仪的肢体长度测量方法不但适用于简单的二维运动，还适用于空间内的三维运动，具有高精度、稳定可靠、无伤害的特点。这种肢体长度测量方法的准确性为建立准确的肢体运动学模型提供了保障，特别是在医学步态分析方面，利用光学运动捕捉仪采集数据序列的同时，可以根据数据精确计算肢体长度，不需再用其他设备测量肢体长度。由于实验条件的局限性，肢体真实有效的运动长度很难进行高精度的估算，故而无法真正在人体上进行肢体长度准确性和精度的验证。
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光学动态捕捉技术范文6
宠物摄影小窍门
1.相机机位不宜太高，尽可能和拍摄主体保持在同一水平位置。
2.想要拍摄出理想的作品，一定要有足够的耐心。
3.尽量使用较高速的快门速度，以便捕捉到爱宠运动的点滴瞬间。
4.抓拍它们的脸部特写，捕捉它们的喜怒哀乐。
5.多使用自然光来拍摄，避免闪光灯给它们带来紧张情绪。
摄影师推荐：尼康 D300S
尼康D300S锐度高、色彩艳丽、51个对焦点、30-1/8000秒的快门速度、每秒7张的连拍速度，足以用来捕捉一切美好瞬间。
摄影师：倪嘉明
关键词：创意、温馨、小清新、幸福感
爱生活、爱大自然、爱做梦的大妞一”枚“，从父亲手中接过相机，从此一切用镜头说话。
2006年，当养了17年的爱犬过世，才顿感遗憾，没有为其留下一点精彩瞬间，从此开始放下一切事务专心学习摄影技术。
2009年，取得部级摄影师资格证书，正式从事摄影工作。后成为技术流独立摄影人。
2012年，加盟NeeStudio摄影工作室，成为首席摄影师及摄影顾问。
故事的讲述技巧
好的照片能讲述出丰富的故事，可不是随便一按那么简单，各种技巧的娴熟运用才能勾画出生动而富有内容的画面。
怀旧效果
通过了解狗狗的特点，选取合适搞笑的道具，利用多次抓拍，拍摄出或可爱或搞笑的故事性照片。
技巧秀：调小光圈值，能够更好地保证背景虚化的程度，突出主体表现物。为使整体画面有柔和感，光比尽量控制在1：3以内。
光与影的结合
给狗狗一个放松的环境，这样才能拍摄出耳朵竖立的样子，狗狗会显得比较精神。
技巧秀：注意与周边光线的配合也是重要手段之一，此场景中建议使用暖色调为佳，能显现出秋天满地落叶的美感。
色彩、灵动
为了照片的呈现效果，为狗狗妆饰也是很重要的，选择一套漂亮的衣服吧。
技巧秀：回眸瞬间的欢乐是此照片中所要体现的重点，要采用相机的连拍功能，为抓拍最佳表情，应采用较高的快门速度。
突出主体
事先与主人沟通，了解狗狗擅长的技巧，调节狗狗情绪后，配合主人让狗狗做出想要的动作，同时配合周边场景，拍摄出富有美感的照片。
技巧秀：选用人像模式，光圈值较小有利于虚化背景，突出主体。采用连拍模式，能够更好地捕捉狗狗表情。
动物的眼神
