基于骨骼数据的三维人体行走姿态模拟★
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本文采用的是广泛使用的OBJ文件格式,通过Kinect设备采集 真实的人体运动骨骼数据,以VC++和 OpenGL为工具,读取动作 捕捉文件数据。通过与人体运动的骨骼数据绑定实现三维虚拟人体 运动姿态的模拟。
2 人体运动骨骼数据的捕获
三维人体运动数据的采集是人体运动姿态模拟过程中非常重 要的一个环节,骨骼数据的获取是本课题的基础工作。运动捕捉数
在K i n e c t 2 . 0 中, 是通过2 5 个关节点来表示一个骨架的。当 Kinect的视野范围开始捕捉到人体的时候,人体的25个关节点的位 置就能被Kinect找到,位置通过(x,y,z)坐标来表示。人体的各关节 点位置通过(x,y,z)坐标来表示,与深度图像空间坐标不同的是,这 些关节点的坐标单位是米。坐标轴x,y,z是深度感应器实体的空间 x,y,z坐标轴。这个坐标系是右手螺旋的,Kinect感应器处于原点上, z坐标轴是与Kinect感应的朝向一致的。y轴正半轴向上延伸,x轴正 半轴(从Kinect感应器的视角来看)向左延伸。NUI骨骼跟踪分主动和 被动两种模式,提供最多两副完整的骨骼跟踪数据。主动模式下需 要调用相关帧读取函数获得用户骨骼数据,而被动模式下还支持额 外最多四人的骨骼跟踪,但是在该模式下仅包含了用户的位置信 息,不包括详细的骨骼数据。
应用研究
数字技术 与应用
基于骨骼数据的三维人体行走姿态模拟
李锦 童立靖 英祥 杨金秋 (北方工业大学 计算机学院,北京 100144)
摘要:人体运动的仿真模拟是虚拟现实、增强现实和混合现实等领域的重要研究内容。本文通过Kinect设备扫描得到人体运动骨骼
数据,根据骨骼矢量变化计算三维虚拟人体的骨骼的旋转角度,利用骨骼皮肤绑定技术实现人体的动态模型,并使用定时器控制三维人体
本课题采用基于TOF技术的Kinect2.0,使用NUI骨骼跟踪的主 动模式获取人体的运动骨骼数据,通过采集的得到的动作数据来驱 动三维模型的运动,以此来真实地模拟人体的运动姿态。
3 人体运动姿态的合成
人体模型的运动合成是由Kinect运动捕获数据驱动所得,本文 使用的模型为三维网格模型。现有的三维网格模型格式有多种,例 如OFF格式、OBJ格式等等,本文釆 用的是OBJ格式的三维网格模 型。三维网格模型是由许多三角面片组成,三角面片由边的信息构 成,边是由顶点信息定义的。本文在获取Kinect深度数据的基础上,
据的质量直接决定了后续三维动作重建的效果,骨骼追踪技术通过 处理深度数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体 的各个部分,如哪部分是手,头部,以及身体,还能确定他们所在的 位置。要想将Kinect用于三维动作捕捉,重点关注的是如何能够获体的深度信息,通过随机决策森林等算法对人体的各个部分进 行不同的标记,最后从各个不同的标记中提取人体的骨架信息[5],即 骨骼关节点表征的人体, 从而可以保存人体的动作数据。相对与 Kinect一代的Light Coding技术,第二代采集到的骨骼数据相对较 为准确。
模型的动态刷新,从而完成真实人体行走姿态的模拟。实验表明通过Kinect采集得到的人体运动数据可以实时驱动三维人体模型,完成人
体行走姿态的模拟。
关键词: 三维动态模型；动作捕捉；人体姿态模拟；人体动画
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1007-9416(2017)10-0058-04
1 引言
随着三维扫描技术和计算机图形学的发展以及计算机性能的 提高,三维模型已经成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体 数据类型。对三维模型的使用与研究在娱乐、医学、机械工程、计算 机仿真和虚拟现实、工业应用等领域得到了认可,日益发达的互联 网技术为人们对三维模型的共享和处理提供了条件,这些都导致对 三维模型应用需求的增长。人体运动姿态模拟是动作捕捉技术的一 个重要方向,用Kinect设备获取数据应用到人体运动姿态研究中效 率高、操作简便,在各领域得到广泛应用。
收稿日期:2017-10-22 基金项目:本文受 2017 年北方工业大学大学生科技活动项目资助。 作者简介:李锦(1994—),女,山西吕梁人,北方工业大学在读硕士研究生,研究方向:计算机图形学;童立靖(1972—),男,安徽马鞍山人,中国科
学院软件研究所博士,北方工业大学计算机学院副教授,研究方向:计算机图形学、数字图像处理;英祥(1989—),男,山东临沭人, 北方工业大学硕士研究生在读,研究方向:计算机图形学;杨金秋(1992—),女,山东东营人,北方工业大学硕士研究生在读,研究方 向:数字图像处理。
针对现有的动作捕获技术,许多的国内外学者对人体的运动姿 态模拟做了大量的研究。HUANG,TEJERA等人通过4D性能捕获 数据为人物的动画提出了一个新颖的混合表示方法,并结合了骨骼 控制与表面运动图[1],该方法支持生成满足用户指定约束的新表面 序列关键帧或目标骨骼运动。Gao,Lai等人提出一个新的旋转不变 量变形表示和一种新颖的重建算法来同时重建姿态和局部旋转[2], 该方法提供有约束的变形,并为网格变形和非刚性物体的变形提出 一种新的数据驱动方法。赵正旭等人提出一种通过采用贝塞尔曲线 和数值数据编辑人体运动姿态的模拟方法[3],运用 OpenGL 构建 虚拟人体模型,利用动作捕捉技术设计人体运动姿态的模拟程序。 陈忠等人提出一种基于骨骼模型的人物运动模型的算法,通过读取 BVH格式文件的动画模型,实现对人体动画的模拟[4],BVH格式的 文件提供了关于人体关节的运动信息,这将大大减少动画的计算 量。这些学者主要侧重于采用特定的人体动作数据格式完成关节的 运动和人体的运动姿态模拟。
58
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数字技术 与应用
y u
应用研究
A
Q
β
P
O
z
x
图2 骨骼关节点旋转
平移矩阵T如式(1）所示:
1 0 0 m14
2 人体运动骨骼数据的捕获
三维人体运动数据的采集是人体运动姿态模拟过程中非常重 要的一个环节,骨骼数据的获取是本课题的基础工作。运动捕捉数
在K i n e c t 2 . 0 中, 是通过2 5 个关节点来表示一个骨架的。当 Kinect的视野范围开始捕捉到人体的时候,人体的25个关节点的位 置就能被Kinect找到,位置通过(x,y,z)坐标来表示。人体的各关节 点位置通过(x,y,z)坐标来表示,与深度图像空间坐标不同的是,这 些关节点的坐标单位是米。坐标轴x,y,z是深度感应器实体的空间 x,y,z坐标轴。这个坐标系是右手螺旋的,Kinect感应器处于原点上, z坐标轴是与Kinect感应的朝向一致的。y轴正半轴向上延伸,x轴正 半轴(从Kinect感应器的视角来看)向左延伸。NUI骨骼跟踪分主动和 被动两种模式,提供最多两副完整的骨骼跟踪数据。主动模式下需 要调用相关帧读取函数获得用户骨骼数据,而被动模式下还支持额 外最多四人的骨骼跟踪,但是在该模式下仅包含了用户的位置信 息,不包括详细的骨骼数据。
应用研究
数字技术 与应用
基于骨骼数据的三维人体行走姿态模拟
李锦 童立靖 英祥 杨金秋 (北方工业大学 计算机学院,北京 100144)
摘要:人体运动的仿真模拟是虚拟现实、增强现实和混合现实等领域的重要研究内容。本文通过Kinect设备扫描得到人体运动骨骼
数据,根据骨骼矢量变化计算三维虚拟人体的骨骼的旋转角度,利用骨骼皮肤绑定技术实现人体的动态模型,并使用定时器控制三维人体
本课题采用基于TOF技术的Kinect2.0,使用NUI骨骼跟踪的主 动模式获取人体的运动骨骼数据,通过采集的得到的动作数据来驱 动三维模型的运动,以此来真实地模拟人体的运动姿态。
3 人体运动姿态的合成
人体模型的运动合成是由Kinect运动捕获数据驱动所得,本文 使用的模型为三维网格模型。现有的三维网格模型格式有多种,例 如OFF格式、OBJ格式等等,本文釆 用的是OBJ格式的三维网格模 型。三维网格模型是由许多三角面片组成,三角面片由边的信息构 成,边是由顶点信息定义的。本文在获取Kinect深度数据的基础上,
据的质量直接决定了后续三维动作重建的效果,骨骼追踪技术通过 处理深度数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体 的各个部分,如哪部分是手,头部,以及身体,还能确定他们所在的 位置。要想将Kinect用于三维动作捕捉,重点关注的是如何能够获体的深度信息,通过随机决策森林等算法对人体的各个部分进 行不同的标记,最后从各个不同的标记中提取人体的骨架信息[5],即 骨骼关节点表征的人体, 从而可以保存人体的动作数据。相对与 Kinect一代的Light Coding技术,第二代采集到的骨骼数据相对较 为准确。
模型的动态刷新,从而完成真实人体行走姿态的模拟。实验表明通过Kinect采集得到的人体运动数据可以实时驱动三维人体模型,完成人
体行走姿态的模拟。
关键词: 三维动态模型；动作捕捉；人体姿态模拟；人体动画
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1007-9416(2017)10-0058-04
1 引言
随着三维扫描技术和计算机图形学的发展以及计算机性能的 提高,三维模型已经成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体 数据类型。对三维模型的使用与研究在娱乐、医学、机械工程、计算 机仿真和虚拟现实、工业应用等领域得到了认可,日益发达的互联 网技术为人们对三维模型的共享和处理提供了条件,这些都导致对 三维模型应用需求的增长。人体运动姿态模拟是动作捕捉技术的一 个重要方向,用Kinect设备获取数据应用到人体运动姿态研究中效 率高、操作简便,在各领域得到广泛应用。
收稿日期:2017-10-22 基金项目:本文受 2017 年北方工业大学大学生科技活动项目资助。 作者简介:李锦(1994—),女,山西吕梁人,北方工业大学在读硕士研究生,研究方向:计算机图形学;童立靖(1972—),男,安徽马鞍山人,中国科
学院软件研究所博士,北方工业大学计算机学院副教授,研究方向:计算机图形学、数字图像处理;英祥(1989—),男,山东临沭人, 北方工业大学硕士研究生在读,研究方向:计算机图形学;杨金秋(1992—),女,山东东营人,北方工业大学硕士研究生在读,研究方 向:数字图像处理。
针对现有的动作捕获技术,许多的国内外学者对人体的运动姿 态模拟做了大量的研究。HUANG,TEJERA等人通过4D性能捕获 数据为人物的动画提出了一个新颖的混合表示方法,并结合了骨骼 控制与表面运动图[1],该方法支持生成满足用户指定约束的新表面 序列关键帧或目标骨骼运动。Gao,Lai等人提出一个新的旋转不变 量变形表示和一种新颖的重建算法来同时重建姿态和局部旋转[2], 该方法提供有约束的变形,并为网格变形和非刚性物体的变形提出 一种新的数据驱动方法。赵正旭等人提出一种通过采用贝塞尔曲线 和数值数据编辑人体运动姿态的模拟方法[3],运用 OpenGL 构建 虚拟人体模型,利用动作捕捉技术设计人体运动姿态的模拟程序。 陈忠等人提出一种基于骨骼模型的人物运动模型的算法,通过读取 BVH格式文件的动画模型,实现对人体动画的模拟[4],BVH格式的 文件提供了关于人体关节的运动信息,这将大大减少动画的计算 量。这些学者主要侧重于采用特定的人体动作数据格式完成关节的 运动和人体的运动姿态模拟。
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y u
应用研究
A
Q
β
P
O
z
x
图2 骨骼关节点旋转
平移矩阵T如式(1）所示:
1 0 0 m14