基于学习的群体动画生成技术研究

摘要：

　　本文研究基于学习的群体动画生成技术，通过建立基于高斯过程隐变量模型和隐空间动态模型的运动姿势学习模型，将高维运动姿势映射到低维隐空间中，并在低维隐空间对相邻姿势的动态演化的建模，通过对已有运动数据的学习获得组成该运动的姿势的概率分布，通过隐空间中的动态预测和Hybrid Monte Carlo采样得到符合给定概率分布的隐轨迹，通过姿势重构得到原运动非常相似但又不同的一系列自然的运动，以产生群体动画，从而避开传统的基于几何和物理约束的逆运动方法固有的困难和复杂性。

关键词： 计算机动画 群体动画生成 学习模型 高斯混合模型

作者: Wei Yingmei 魏迎梅 Qu Shi 瞿师 Wu Lingda 吴玲达

作者单位: School of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha, 41 国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届智能CAD与数字娱乐学术会议

会议地点: 山东泰安

会议语种:中文

页码: 402-404

在线出版日期: 2009-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）