动作捕捉技术原理探究
动捕技术原理
动捕技术原理动捕技术，即运动捕捉技术，是一种通过传感器捕捉人体动作，并将其转化为数字信号的技术。
它主要应用于电影特效、游戏开发、体育训练等领域。
在动捕技术中，有许多不同的原理和方法，下面将介绍其中一些常见的原理。
1. 传感器原理动捕技术的核心是传感器。
传感器可以是惯性传感器、视觉传感器、电磁传感器等。
惯性传感器通过检测物体的加速度和角速度来捕捉动作，视觉传感器则利用摄像头拍摄物体的运动轨迹，电磁传感器则通过电磁场来检测物体的位置和运动。
2. 标记点原理在动捕技术中，常用的方法是在人体的关节处贴上标记点，通过追踪这些标记点的位置来捕捉动作。
这种方法可以准确地记录人体的运动轨迹，但需要在标记点上花费一定的时间和精力。
3. 模型匹配原理另一种常见的动捕技术原理是模型匹配。
通过预先建立一个人体模型，然后将实际捕捉到的动作与模型进行匹配，从而得到人体的运动轨迹。
这种方法可以减少对标记点的依赖，但需要更复杂的算法来实现模型和实际动作的匹配。
4. 数据融合原理动捕技术还可以通过数据融合的方式来提高捕捉精度。
将不同传感器捕捉到的数据进行融合，可以得到更准确的人体运动轨迹。
这种方法可以克服单一传感器的局限性，提高动作捕捉的准确度和稳定性。
5. 实时反馈原理在一些需要实时反馈的应用中，动捕技术可以通过快速捕捉和处理数据，实现实时的动作跟踪和分析。
这种原理可以应用于体育训练、虚拟现实等领域，为用户提供即时的反馈和指导。
总的来说，动捕技术的原理多种多样，各有特点，可以根据具体的应用场景选择合适的方法。
无论是传感器原理、标记点原理、模型匹配原理、数据融合原理还是实时反馈原理，都是为了实现对人体运动的准确捕捉和分析。
随着技术的不断进步，动捕技术在电影、游戏、体育等领域的应用也将更加广泛和深入。
动捕技术原理
动捕技术原理
随着电影和游戏产业的不断发展，动捕技术已经成为了制作CGI动画和游戏中不可或缺的技术之一。
动捕技术可以准确地捕捉演员的动作，将其转化为数字化的数据，再应用于动画或游戏中，从而达到逼真的效果。
那么，动捕技术的原理是什么呢？
动捕技术的原理可以分为三个部分：传感器、数据采集、数据转化。
传感器是动捕技术的核心，它能够准确地捕捉演员进行的动作。
这些传感器通常是小型的惯性传感器，通过测量加速度和角速度来实时记录演员的动作。
这些传感器通常被安装在演员的身体各个部位，例如头部、手臂、腿部等，以便记录整个身体的动作。
数据采集是将传感器记录下来的数据进行采集的过程。
在采集之前，需要进行一些校准工作，以确保传感器能够正确地记录数据。
校准过程通常需要演员进行一些规定的动作，以便传感器能够准确地记录演员的动作。
当校准完成后，传感器将记录下来的数据发送到计算机进行处理。
数据转化是将传感器记录下来的数据转化为数字化的数据的过程。
这个过程通常需要使用特殊的软件来进行，例如Maya、MotionBuilder等。
这些软件可以将传感器记录下来的数据转化为数字化的数据，然后应用于动画或游戏中。
动捕技术的实现是一个复杂的过程。
在实际应用中，需要考虑到很多因素，例如传感器的数量、位置和精度、数据采集的频率和精度、计算机处理的速度等。
这些因素都会影响到动捕技术的准确度和效率。
总的来说，动捕技术的原理是通过传感器记录演员的动作，然后将记录下来的数据转化为数字化的数据，最终应用于动画或游戏中。
这种技术可以大大提高动画和游戏的逼真度，为电影和游戏产业带来了重大的进步。
面向智能体育训练的运动动作捕捉与分析技术研究
面向智能体育训练的运动动作捕捉与分析技术研究随着科技的快速发展，智能体育训练成为越来越多运动爱好者和专业运动员追求的目标。
运动动作捕捉和分析技术作为智能体育训练的重要基础技术，具有广阔的应用前景。
本文将围绕面向智能体育训练的运动动作捕捉与分析技术展开研究，探讨其原理、应用和挑战。
一、运动动作捕捉技术的原理与方法1. 光学运动捕捉技术光学运动捕捉技术是目前应用最广泛的一种捕捉技术。
它通过摄像机系统捕捉运动员的动作，利用计算机算法对图像进行分析和处理，进而获得运动员的关节角度和运动轨迹等数据。
其中，常用的方法包括多相机系统、红外摄像机和深度相机等。
2. 惯性测量单元（IMU）技术IMU技术是一种基于惯性传感器的运动捕捉技术，通过加速度计和陀螺仪等传感器实时采集运动员的姿态和动作信息。
相比于光学技术，IMU技术具有成本低、无需大量设备和空间限制等优点，适合应用于室内和室外环境。
3. 传感器融合技术传感器融合技术将光学捕捉技术和IMU技术进行融合，充分发挥各自的优势，提高运动捕捉的精度和稳定性。
通过采集不同类型传感器的数据，利用融合算法实时计算出准确的运动参数，为智能体育训练提供更准确、可靠的数据支持。
二、运动动作分析技术的应用1. 运动技能评估运动动作捕捉与分析技术能够对运动员的动作进行客观评估，提供运动技能的定量指标，帮助运动员快速发现和改善技术问题，提高训练效果。
通过实时监控和反馈，智能体育训练系统可以针对运动员的个性化需求进行差异化训练，并及时调整训练计划。
2. 运动损伤预防运动损伤是体育训练过程中常见的问题。
利用运动动作捕捉与分析技术，可以监测运动员的姿势和动作，及时发现潜在的运动损伤风险，并通过实时提醒和指导来帮助运动员纠正不良动作习惯，减少运动损伤的发生。
3. 运动技术模拟和比对利用运动动作捕捉与分析技术，可以将专业运动员的动作数据进行模拟和生成，帮助普通运动爱好者快速学习和掌握正确的运动技巧。
人体运动捕捉技术在计算机动画中的应用研究
人体运动捕捉技术在计算机动画中的应用研究随着科技的发展，计算机动画在电影、游戏、虚拟现实等领域得到了广泛的应用。
为了达到更加真实的效果，人体运动捕捉技术被引入到计算机动画中。
人体运动捕捉技术可以捕捉真实人体的动作，并将其应用于计算机动画中，从而实现更加真实、自然的动作表现。
本文将探讨人体运动捕捉技术在计算机动画中的应用研究。
一、人体运动捕捉技术的基本原理人体运动捕捉技术使用传感器等设备来收集人体的运动数据，通过数据分析和处理，将人体的动作转化为数字信号。
常用的传感器有惯性测量单元(IMU)、运动捕捉系统、视觉捕捉系统等。
对于捕捉到的数据，需要进行处理和优化，以确保数据的准确性和连续性。
数据处理的过程中，需要考虑到相关因素，如人体结构、关节限制、肌肉活动等。
二、人体运动捕捉技术在计算机动画中的应用人体运动捕捉技术使得计算机动画的动作表现更加真实、自然。
在动画制作过程中，运用人体运动捕捉技术可以大大缩短制作时间。
此外，人体运动捕捉技术可以让动画角色的动作更加贴近真实人体的运动。
在电影、游戏、虚拟现实等领域，人体运动捕捉技术的应用非常广泛。
在电影制作中，人体运动捕捉技术可以使得特效角色更加真实，同时可以减少人工制作的时间和成本。
例如，在电影《王者天下》中，演员们使用了人体运动捕捉技术，把拍摄的动作捕捉下来，然后在计算机上制作动画。
这样不仅在画面上呈现出真实的人体动作，而且还可以节省大量的人力和时间成本。
在游戏制作中，人体运动捕捉技术可以使得游戏角色的动作更加真实。
在游戏中，玩家可以自由地操纵角色进行各种动作，而这些动作的真实性对于游戏的体验十分重要。
因此，人体运动捕捉技术可以为游戏制作带来更好的视听效果，从而提升游戏的品质和竞争力。
在虚拟现实领域，人体运动捕捉技术可以使得虚拟角色的动作更加自然。
虚拟现实技术可以在虚拟环境中实现人机交互，当虚拟角色的动作更加真实、自然时，用户的体验感也会更加真实。
这可以提高虚拟现实技术的应用范围和市场价值。
电影制作动作捕捉技术在电影特效制作中的应用
电影制作动作捕捉技术在电影特效制作中的应用电影是现代文化的重要组成部分，而电影特效制作则是电影工业中至关重要的一环。
近年来，随着科技的不断发展，动作捕捉技术在电影特效制作中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨电影制作动作捕捉技术在电影特效制作中的应用，并分析其对电影制作的影响。
一、动作捕捉技术的定义和原理动作捕捉技术是一种将真实世界的运动数据捕捉并映射到虚拟角色或物体上的技术。
它通过使用传感器、摄像头和计算机图形学等装置来记录演员或物体的运动轨迹和动作。
随后，这些数据将被传输到计算机程序中，由程序生成虚拟角色的动画。
二、动作捕捉技术在电影特效制作中的应用1. 虚拟角色动画制作：传统的动画制作需要由动画师逐帧绘制，费时费力。
而使用动作捕捉技术，演员的动作能够直接被捕捉到，可以更好地还原真实的动作，并且能够更加高效地制作大量复杂的动画特效。
2. 角色动态表情制作：除了身体动作，脸部表情对于角色的塑造也非常重要。
动作捕捉技术可以精确捕捉演员的脸部表情，使得虚拟角色的表情更加真实自然。
3. 特殊效果制作：动作捕捉技术也可以应用于特殊效果的制作中。
例如，通过捕捉真实演员的动作，可以更加准确地模拟出破碎、爆炸等特殊效果，使得电影场景更加震撼和逼真。
4. 动态相机技术：动作捕捉技术不仅可以应用于角色的动作捕捉，还可以应用于摄影机的运动捕捉。
通过捕捉摄影机的运动，可以更好地控制镜头的运动轨迹，使得电影画面更加流畅和有节奏感。
三、动作捕捉技术对电影制作的影响1. 提高制作效率：传统的动画制作需要耗费大量的时间和人力资源，而动作捕捉技术可以有效地提高制作效率，节省制作时间和成本。
2. 提升电影质量：动作捕捉技术可以还原真实的动作和表情，使得虚拟角色更加真实自然。
这样可以提升电影的观赏体验，提高电影的质量。
3. 拓展创作空间：动作捕捉技术可以实现一些传统手绘等传统技术无法实现的效果，为电影制作带来更多的创作空间和可能性。
动捕技术原理
动捕技术原理
动捕技术，即动作捕捉技术，是一种通过传感器、摄像头或其他设备捕捉人体动作并将其转化为数字数据的技术。
这项技术在电影制作、游戏开发、体育训练等领域有着广泛的应用。
那么，动捕技术的原理是什么呢？让我们一起来探讨一下。
动捕技术的原理基于人体运动学和生物力学。
人体的运动是由肌肉、关节和骨骼协同作用完成的，每一个动作都是由肌肉收缩和骨骼运动产生的。
动捕技术通过安装在人体表面或周围的传感器或摄像头来捕捉这些运动轨迹和变化，然后将其转化为数字数据。
动捕技术的原理还涉及到数学和计算机科学。
传感器或摄像头捕捉到的数据需要经过处理和分析，才能准确地反映人体的运动状态。
这涉及到姿态识别、运动轨迹计算、数据融合等数学和计算机算法的运用。
通过这些算法，可以实现对人体动作的精确捕捉和重现。
动捕技术的原理还包括对数据的采集和校准。
在使用动捕技术进行实时捕捉或后期编辑时，需要确保传感器或摄像头的数据准确性和稳定性。
因此，对设备的校准和数据的采集是至关重要的。
只有在数据准确无误的情况下，才能得到符合实际运动的数字化表示。
总的来说，动捕技术的原理是基于人体运动学、生物力学、数学和计算机科学的综合应用。
通过传感器或摄像头捕捉人体运动数据，经过算法处理和数据校准，最终实现对人体动作的精确捕捉和重现。
这项技术的发展为影视制作、游戏开发、体育训练等领域带来了更加真实和生动的体验，也为人们探索人体运动规律和提升运动技能提供了有力工具。
希望随着技术的不断进步，动捕技术能够在更多领域得到应用，为人类创造出更加丰富多彩的未来。
动作捕捉技术原理
动作捕捉技术原理动作捕捉技术是一种能够实时记录人体动作并将其转化成数字信息的技术。
它被广泛应用于电影制作、游戏开发、体育训练等领域。
本文将探讨动作捕捉技术的原理，并介绍其在不同领域中的应用。
动作捕捉技术主要基于以下原理：传感器、数据采集、数据处理和数据转换。
1. 传感器动作捕捉技术需要使用传感器来感知人体动作。
传感器通常采用惯性测量单元（IMU）或光学传感器等。
IMU传感器通过测量加速度和角速度来获取人体的加速度和角度变化。
光学传感器则使用红外线或摄像机等设备捕捉人体的运动位置。
2. 数据采集传感器获取到的数据需要被采集，并进行处理。
在动作捕捉过程中，人体需要佩戴传感器设备或者身处在特定的环境中，以确保传感器能够准确地捕捉到人体的动作信息。
通过传感器采集到的数据，可以记录下每个关节的运动轨迹和姿势。
3. 数据处理获取到的原始数据需要经过处理，以提取出准确的关键动作。
数据处理的过程中，通常会使用数学模型和算法来分析和处理数据。
对于使用IMU传感器的动作捕捉，需要使用滤波算法来去除噪声和误差。
而对于使用光学传感器的动作捕捉，需要通过图像处理和计算机视觉算法来识别人体的关键关节和运动。
4. 数据转换经过处理的数据需要转换成数字信息，以便后续的应用。
在电影制作中，这些数据可以被转换成动画序列，用于生成虚拟人物的动作。
在游戏开发中，可以将这些数据应用于游戏角色的动作控制。
而在体育训练中，这些数据可以被用来分析运动员的动作技术和改进训练计划。
动作捕捉技术在电影制作中的应用越来越广泛。
通过动作捕捉技术，电影制作团队可以将真实人体的动作转化成虚拟人物的动作。
这不仅提高了电影特效的逼真度，同时也节省了制作成本和时间。
动作捕捉技术也被广泛应用于游戏开发领域。
通过实时捕捉玩家的动作，游戏中的角色可以根据玩家的动作实时做出反应，提升游戏的可玩性和沉浸感。
在体育训练中，动作捕捉技术可以帮助教练和运动员分析和改进动作技术。
动作捕捉技术在虚拟现实与游戏中的应用研究
动作捕捉技术在虚拟现实与游戏中的应用研究现如今，随着科技的不断进步和发展，动作捕捉技术在虚拟现实与游戏领域得到了广泛的应用和研究。
动作捕捉技术是指通过对人体动作的追踪和记录来实现对虚拟人物或游戏角色的准确表达和控制的技术。
本文将从动作捕捉技术的原理、在虚拟现实与游戏中的应用以及未来的发展前景等方面进行探讨。
首先，我们来了解一下动作捕捉技术的原理。
动作捕捉技术通过利用传感器和摄像头等设备对人体姿态和动作进行采集和记录，然后将这些数据应用到虚拟人物或游戏角色上，使其能够准确地模仿人体动作和姿态。
目前，动作捕捉技术主要有两种方式：惯性动作捕捉和视觉动作捕捉。
惯性动作捕捉通过在人体关节处安装传感器来测量人体的动作，而视觉动作捕捉则是通过摄像头来对人体动作进行追踪和记录。
在虚拟现实领域，动作捕捉技术的应用可以带来更加真实和沉浸式的体验。
通过动作捕捉技术，用户可以通过自己的身体动作来操控虚拟人物在虚拟环境中进行操作，让用户感受到更加真实的交互体验。
例如，在虚拟现实游戏中，通过动作捕捉技术，玩家可以使用自己的手臂来挥动剑、发出拳击等动作，与游戏中的敌人进行实时的互动。
这种交互方式不仅提升了游戏的乐趣和真实感，还有助于增强玩家的沉浸感和参与度。
此外，在游戏开发中，动作捕捉技术也起到了至关重要的作用。
通过对真实动作的捕捉和模拟，游戏中的角色动作更加生动和自然，提升了游戏的可玩性和逼真程度。
例如，在体育游戏中，动作捕捉技术可以捕捉到运动员实际比赛的动作，并将其应用到游戏角色上，使得玩家可以通过真实的动作来完成游戏操作，增加了游戏的可信度。
此外，动作捕捉技术还可应用于角色动画的制作，通过对真实动作的捕捉和模拟，使得游戏中的角色动作更加流畅和精准，增强了游戏的视觉效果和表现力。
未来，动作捕捉技术有着广阔的发展前景。
随着人工智能和计算机视觉等领域技术的飞速发展，动作捕捉技术将会更加准确和高效。
例如，通过深度学习和神经网络等技术，可以实现对更加复杂和细致的人体动作的捕捉和模拟。
动作捕捉 参数
动作捕捉参数动作捕捉技术在电影、游戏和体育等领域中得到广泛应用。
它通过追踪人体动作并将其转化为数字数据，以便在虚拟环境中实时重现。
本文将探讨动作捕捉技术的原理、应用领域以及未来发展方向。
一、动作捕捉技术的原理动作捕捉技术主要依靠传感器和相机等设备来捕捉人体的运动。
传感器可以是惯性导航系统、光学传感器或电磁传感器等。
在捕捉过程中，传感器会采集人体各个关节的位置、角度和速度等信息，然后将其转化为数字信号。
相机则用于记录人体的外观和姿态。
二、动作捕捉技术的应用领域1. 电影制作：动作捕捉技术在电影制作中起到了重要作用。
通过捕捉演员的动作，可以实现真实而逼真的特效。
例如，在《阿凡达》中，动作捕捉技术被广泛应用，使得虚拟角色的动作更加生动。
2. 游戏开发：游戏开发是动作捕捉技术的另一个重要应用领域。
通过捕捉玩家的动作，游戏可以实时反馈并呈现在屏幕上，增加游戏的互动性和真实感。
例如，《健身环大冒险》通过动作捕捉技术，使玩家可以在游戏中进行身体锻炼。
3. 体育训练：动作捕捉技术在体育领域中也得到了广泛应用。
通过捕捉运动员的动作，可以分析其运动技术和姿势，为训练提供科学依据。
例如，在足球训练中，动作捕捉技术可以帮助教练分析球员的踢球姿势和力量输出，从而提高训练效果。
三、动作捕捉技术的未来发展方向1. 实时性：未来的动作捕捉技术将更加注重实时性。
目前的动作捕捉系统存在一定的延迟，限制了其在某些应用场景中的使用。
未来的技术将致力于减少延迟，并实现真正的实时捕捉和反馈。
2. 精度：动作捕捉技术的精度也是一个重要的发展方向。
目前的系统在复杂动作和细节捕捉方面存在一定的局限性。
未来的技术将不断提高传感器的灵敏度和算法的准确性，以实现更高精度的动作捕捉。
3. 多模态融合：未来的动作捕捉技术将更加注重多模态融合。
除了传统的传感器和相机，未来的系统可能会结合其他感知技术，如声音、触觉和眼动等，以获取更全面的动作信息。
4. 应用拓展：动作捕捉技术的应用领域将进一步拓展。
动作捕捉技术研究报告范文
动作捕捉技术研究报告范文动作捕捉技术研究报告摘要：动作捕捉技术是一种用于从人类、动物或虚拟角色中获取运动数据的技术。
它在许多领域中得到广泛应用，如电影制作、游戏开发、运动分析等。
本报告通过对动作捕捉技术的研究，对其原理、方法和应用进行了详细阐述，并讨论了未来的发展趋势。
1. 引言动作捕捉技术是一种通过传感器或摄像设备来记录人类或动物的运动轨迹和姿势的技术。
它可以精确地捕捉运动的细节，并将其应用于虚拟角色或其他相关领域中。
过去几十年来，动作捕捉技术已经取得了长足的发展，并在许多领域中发挥了重要作用。
2. 动作捕捉技术的原理动作捕捉技术的原理基于对人体或物体的运动进行测量和记录。
传感器或摄像设备可以监测到关节的位置和运动轨迹，并将这些数据传输到计算机中进行处理。
通过分析和处理运动数据，动作捕捉技术可以导出准确的姿势和动作信息。
3. 动作捕捉技术的方法动作捕捉技术有多种方法，包括基于惯性测量单元（IMU）的方法、基于视觉摄像的方法和混合方法。
IMU方法使用传感器来监测运动，并将数据传输到计算机中进行分析。
视觉摄像方法则通过摄像设备来捕捉运动，并提取相关数据。
混合方法结合了多种技术，以提高精确度和准确度。
4. 动作捕捉技术的应用动作捕捉技术在电影制作、游戏开发、虚拟现实、运动分析等领域有着广泛的应用。
在电影制作中，动作捕捉技术可以帮助演员在虚拟环境中表演，并将其精确地转化为动画角色。
在游戏开发领域，动作捕捉技术可以用于创建真实且动态的角色动画。
在运动分析中，动作捕捉技术可以被用于研究人类的运动模式和姿势。
5. 动作捕捉技术的发展趋势随着技术的不断发展，动作捕捉技术也在不断进步。
未来，我们可以预见动作捕捉技术将变得更加精确和易用。
新的传感器和摄像设备的出现将为动作捕捉技术提供更多的选择和应用。
此外，深度学习和人工智能的发展也将为动作捕捉技术带来更多的可能性。
结论：本报告通过对动作捕捉技术的研究和分析，总结了其原理、方法和应用，并探讨了未来的发展趋势。
人体运动捕捉技术研究与实现
人体运动捕捉技术研究与实现运动捕捉是指通过电脑设备将人体运动转化成数字信号，实现运动跟踪和控制的技术。
运动捕捉技术在体育、娱乐和医疗等领域中有着广泛的应用。
本文将详细介绍人体运动捕捉技术的研究和实现。
1. 运动捕捉技术的原理运动捕捉技术主要由三个部分组成：传感器、数据处理单元和运动数据应用程序。
运动捕捉系统通过感应器捕捉人体运动，将运动数据传输到数据处理单元，在运动数据应用程序中进行处理和应用。
运动捕捉系统的主要原理是利用传感器采集身体关键部位的数据，并对数据进行处理从而实现对身体运动的跟踪和控制。
传感器包括惯性、光学、磁力、电容等类型。
其中惯性传感器是最常用的一种。
它们装有加速度计和陀螺仪，可测量人体姿势、方向和加速度等参数。
而光学传感器通常用于基于摄像的三维扫描和身体运动捕捉。
光学传感器在多个角度下捕获图像，通过软件还原人体模型和动作。
数据处理单元通常是由计算机和运动捕捉软件组成的。
计算机将运动传感器采集到的数据进行预处理和滤波，再根据数据所呈现出的二进制状态，进一步转化成适合计算的数字信号。
运动捕捉软件在此基础上建立模型，进行姿态估计和运动轨迹的计算和更新，最终实现对人体运动精确的跟踪和控制。
2. 运动捕捉技术的应用运动捕捉技术在体育、娱乐和医疗等领域中有着广泛的应用。
2.1 体育领域在体育领域中，运动捕捉技术被运动员和教练员用来评估和改进运动员的技术和表现。
运动捕捉系统可检测运动员的姿势，力量和速度等参数，用于评估运动员的动作。
同时运动捕捉系统也可以辅助教练员进行训练方案和技能改进的制定，提升运动员的水平。
2.2 娱乐领域在娱乐领域中，运动捕捉技术被广泛应用于电影、电子游戏和虚拟现实等领域。
运动捕捉技术可以捕捉演员或游戏玩家的动作，将其应用到虚拟角色或游戏人物中，从而实现更真实的表现效果。
运动捕捉技术使用也随着VR技术的发展而得到了广泛的应用，使得用户在虚拟空间中的动作和反应更加自然、真实。
体感游戏设计中的动作捕捉技术研究
体感游戏设计中的动作捕捉技术研究第一章引言随着电子游戏市场的发展，越来越多的游戏开始引入体感技术，而动作捕捉技术是目前体感游戏中最为常用的技术之一。
动作捕捉技术可以在游戏中实时追踪玩家的动作并将其应用于游戏中，让玩家获得更为真实的游戏体验。
因此，本文将以动作捕捉技术为研究对象，探讨其在体感游戏中的应用和发展。
第二章动作捕捉技术概述2.1 动作捕捉技术的定义动作捕捉技术是指通过各种传感器、摄像头等装置实时捕捉人体动作，并将其数字化处理后应用于相应领域的技术。
动作捕捉技术最早应用于电影、电视等媒体领域中，后来逐渐应用于文化娱乐、医疗康复等领域。
2.2 动作捕捉技术的分类动作捕捉技术可分为主动式和被动式两种。
主动式动作捕捉技术是指通过穿戴传感器等装置来采集人体动作数据，这种技术能够获得精确的动作数据，但需要对设备进行较为繁琐的设置和校准。
被动式动作捕捉技术则是指通过摄像头等装置捕捉人体动作的数据，相对主动式技术来说，被动式技术操作简单，但需要考虑背景环境对数据处理的影响。
第三章动作捕捉技术在体感游戏中的应用3.1 动作捕捉技术在体感游戏中的实现动作捕捉技术在体感游戏中的实现通常需要结合多种传感器、摄像头等装置。
例如，采用被动式动作捕捉技术时，可通过摄像头等装置捕捉玩家的动作，而主动式技术则需要穿戴传感器等装置。
此外，为了获得更为真实和准确的游戏体验，动作捕捉技术应与虚拟现实技术等相结合，以实时反馈玩家的动作。
3.2 动作捕捉技术在不同类型体感游戏中的应用在不同类型体感游戏中，动作捕捉技术得到的应用也略有不同。
例如，在体感运动类游戏中，动作捕捉技术通常被用于采集玩家的身体动作，以反馈游戏过程中的状态和成果；而在动作战斗游戏中，动作捕捉技术则可用于实时追踪玩家的招式和姿态，从而实现更为真实的战斗场景。
第四章动作捕捉技术在体感游戏中的发展4.1 动作捕捉技术的发展方向随着技术的不断进步，动作捕捉技术也在不断发展，未来将更加注重实时性和精确度。
实时动作捕捉技术研究
实时动作捕捉技术研究随着科技的不断发展，人们对于虚拟现实技术的需求也越来越高。
而实时动作捕捉技术正是虚拟现实技术的重要组成部分。
实时动作捕捉技术是指将人体的运动轨迹通过传感器的收集，然后通过算法分析和处理，最终以数字化的形式呈现在计算机上。
该技术被应用在游戏、影视、体育、医疗等众多领域。
一、技术原理实时动作捕捉技术的原理主要是通过传感器收集人体运动信息，传感器有很多种，最常用的有惯性传感器，机械式传感器和视觉传感器。
在使用传感器时，需要将传感器放置在人体的关键部位，如手腕、手指、肩膀等。
传感器通过测量人体运动过程中的加速度、角速度等参数，将人体的运动信息转化为数据，传入计算机系统。
二、技术优势与传统的运动数据捕捉技术相比，实时动作捕捉技术有以下的优势：1.高精度：实时动作捕捉技术可以高精度地捕捉人体运动轨迹，并将其数字化，可以实现对于数量级更小的运动变化的捕捉。
2.实时性强：与传统的捕捉技术相比，实时动作捕捉技术在计算处理时可以达到毫秒级别，可以实时反映人体动作运动状态，实时显示在计算机屏幕上。
3.适应性强：与传统的捕捉技术不同，实时动作捕捉技术可以适应环境的不同，如光线、距离等。
三、应用领域实时动作捕捉技术的应用已经不仅仅限于游戏、影视等娱乐领域。
它可以在体育、医疗、教育等众多领域发挥作用。
1.体育：实时动作捕捉技术可以用于运动员的训练、以及监测运动员的训练效果，可以定位运动员在运动过程中存在的问题以及潜在的风险因素。
2.医疗：实时动作捕捉技术可以用于康复医学上的治疗，例如通过该技术可以监测身体的运动以及康复效果等方面。
3.教育：实时动作捕捉技术可以用于老师和学生的教学，例如通过该技术监测学生的身体运动，以帮助学生更好地掌握体育等方面的知识。
四、技术挑战实时动作捕捉技术发展所面临的挑战包括技术、应用等方面的问题，主要有以下几个方面：1.算法问题：实时动作捕捉技术需要通过高效的算法来解决人体运动数据的处理问题，以达到实时性的目标。
基于深度学习的动作捕捉技术研究
基于深度学习的动作捕捉技术研究随着科技的发展和人们的需求不断增长，动作捕捉技术的应用越来越广泛。
以前，动作捕捉是通过一系列传感器来监测人体的运动。
这种方式受到空间分辨率和准确度的限制，因此被称为刚性动作捕捉技术。
近年来，随着深度学习技术的发展，人们开始使用基于深度学习的动作捕捉技术。
这种技术可以利用人工智能算法快速、准确地监测人体运动，并被广泛应用于游戏、体育、医疗等领域。
一、深度学习动作捕捉技术的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过大量数据的学习来提高算法的准确度和效率。
基于深度学习的动作捕捉技术通常采用两种不同的方法：第一种方法是使用RGB图像或视频进行动作捕捉。
利用传统的计算机视觉技术和深度学习算法，可以识别和跟踪人体关节的位置和角度。
这种方法通常需要使用多个相机来获取不同角度的图像，以便获得准确的动作信息。
第二种方法是使用惯性测量单元（IMU）传感器进行动作捕捉。
IMU传感器可以测量人体的加速度、角速度和方向，并将这些数据传输到计算机中。
通过基于深度学习的算法，可以将这些数据转换成人体运动的姿态和角度。
无论是使用RGB图像还是IMU传感器，深度学习动作捕捉技术的关键都在于如何处理数据。
传统的动作监测技术通常需要使用手工特征提取和预处理方法，而深度学习算法可以自动完成这些过程。
通过使用深度神经网络模型，可以快速准确地捕捉人体的动作信息。
二、深度学习动作捕捉技术的应用1. 游戏深度学习动作捕捉技术被广泛应用于游戏领域，可以实现更加互动和真实的游戏体验。
例如，在动作游戏中，可以使用深度学习算法来捕捉玩家的动作，并根据玩家的动作实时生成游戏角色的动作。
这种技术已经被广泛应用于体育游戏、舞蹈游戏和音乐游戏等各种类型的游戏中。
2. 体育深度学习动作捕捉技术在体育领域的应用也越来越多。
例如，在足球比赛中，可以使用多个相机来捕捉球员的运动，并使用深度学习算法来分析他们的动作并提供更加详细的比赛数据。
实时动作捕捉技术在游戏开发中的应用研究
实时动作捕捉技术在游戏开发中的应用研究随着科技的不断发展，游戏行业也愈发繁荣，玩家们对游戏的要求也越来越高。
现在的游戏不仅要有华丽的画面和优秀的剧情，还要有更加逼真的操作体验。
实时动作捕捉技术就是一种可以实现更加逼真的游戏体验的技术，它可以通过对玩家的动作进行实时捕捉来模拟玩家在游戏里的动作，达到更加真实的操作效果。
一、实时动作捕捉技术的意义在游戏开发中，实时动作捕捉技术被广泛应用于制作各种类型的游戏，例如体育游戏、动作游戏、角色扮演游戏等等。
这种技术能够让玩家在游戏中真实地体验到各种不同的动作效果，如此一来，就能提高游戏的可玩性和趣味性，进而提高游戏的销售额。
另外，实时动作捕捉技术还能够提高游戏的可交互性，让玩家更容易地进入游戏的氛围。
二、实时动作捕捉技术的实现原理实时动作捕捉技术的实现原理一般是通过一些感应器等设备来捕捉玩家的动作，然后把这些动作转化成游戏里的角色动作。
感应器有很多不同的种类，例如Kinect、PlayStation Eye等等。
这些设备可以感知玩家身体的各种动作，例如玩家的手臂、腿部、头部等的动作，然后将这些动作实时转化成游戏中的角色动作。
通过这种方式，游戏里的角色可以模拟玩家的各种动作，使得玩家在游戏中享受到更加丰富的体验。
三、实时动作捕捉技术在游戏中的应用案例实时动作捕捉技术在现在的游戏开发中被广泛应用。
以下是一些具有代表性的游戏应用。
1. FIFA系列：FIFA系列是目前最为热门的足球游戏，其中就广泛应用了实时动作捕捉技术。
这种技术可以让玩家在游戏中模拟各种足球动作，例如射门、过人、防守、战术等等。
这些动作的逼真程度极高，为玩家提供了更加真实的运动体验。
2. 《绝地求生》：《绝地求生》是一款极为火爆的大逃杀游戏，其中就使用了实时动作捕捉技术。
这种技术可以让玩家在游戏中更加顺畅地操作自己的角色，从而在生死关头更加容易获得优势。
同时，实时动作捕捉技术也能够让玩家更加真实地模拟各种动作，例如行走、奔跑、爬墙等等。
人体动作捕捉与分析技术研究
人体动作捕捉与分析技术研究人类的行为动作是丰富多彩的，每个人的行为动作也不尽相同，这也为人们研究人体动作提供了难度。
近年来，随着科技的不断发展，人体动作捕捉与分析技术也有了很大的进步。
本文将对当前的人体动作捕捉与分析技术进行介绍。
一、人体动作捕捉技术人体动作捕捉是针对人体的关节运动进行的，它可以通过传感器等设备来记录人体的运动轨迹，以帮助人们更好地研究人体姿势、运动等方面的问题。
1. 光学式人体动作捕捉技术光学式人体动作捕捉技术是通过摄像机、电脑等设备对人体运动姿势进行记录，然后进行分析，得出人体的运动轨迹等信息。
这种技术相对比较简单，需要的设备也相对便宜，适用于对姿势鲜明的动作进行捕捉。
2. 传感器式人体动作捕捉技术传感器式人体动作捕捉技术是通过在身体关节上安装传感器，记录身体关节的运动状态，以获取更加精细的数据。
这种技术适用于对细节要求较高、姿势难以识别的动作进行捕捉。
3. 惯性式人体动作捕捉技术惯性式人体动作捕捉技术是通过在身体关节上安装惯性传感器，记录身体在运动时的惯性状态，以获取身体关节运动姿势的数据。
这种技术可适用于复杂动作的捕捉，但相对来说传感器的重量较重，可能会影响运动者的运动状态。
二、人体动作分析技术人体动作分析技术是通过对捕捉到的人体动作数据进行处理，以分析运动者的姿势、运动路径等信息，进而对运动过程进行分析。
1. 人体姿态估计技术人体姿态估计技术是通过对捕捉到的人体动作数据进行分析，以获取人体的姿态信息。
这种技术可用于分析人体运动姿态是否正确，从而提高运动训练的效果。
2. 运动路径分析技术运动路径分析技术是通过对捕捉到的人体动作数据进行处理，以提取出运动者的运动路径，从而对运动者使用的技能、策略、反应模式等进行分析。
这种技术可以帮助运动员改善运动技能和加强训练效果。
3. 人体动作模型技术人体动作模型技术是建立人体动作模型，将不同的动作姿势加以区分，以便进行运动技术分析和训练。
动作捕捉的技术原理和应用案例
动作捕捉的技术原理和应用案例动作捕捉技术是一种基于运动学和动力学理论的计算机辅助设计和动画制作技术。
它可以将人体运动、物体运动以及其他任何运动转换成数字信号，以便更好地分析和表示。
动作捕捉的背景在现实生活中，我们经常需要对人体或物体运动进行观测和分析，并将其转化成数字信号以便我们更好地进行可视化或仿真。
例如，对于运动员的训练，就需要记录他们的动作和姿态，以便分析他们的技巧和提高训练效果。
同样，在影视、游戏等领域，对于人物的动作捕捉也是非常必要的。
动作捕捉的原理动作捕捉技术的实现需要采用一定的原理和方法。
简单来说，动作捕捉技术的基本原理就是通过一系列传感器从物体或人体上采集运动数据，然后用计算机对这些数据进行处理，最终形成3D 动画或其他形式的可视化数据。
传感器的种类和工作原理传感器是动作捕捉技术的关键，在不同的应用场景中，传感器的类型和数量也有所不同。
常用的传感器有惯性传感器、光学传感器、电磁传感器等。
惯性传感器是一种可以测量物体运动状态的传感器，主要测量物体加速度和角速度。
光学传感器是利用光学原理进行测量的传感器，可以测量透过其视野中物体的3D位置和姿态信息。
电磁传感器则是通过利用电磁感应原理测量物体的位置和角度的传感器。
传感器的配合和数据处理在动作捕捉中，传感器并不是单独使用的，通常会进行配合以实现更好的数据采集效果。
例如，在演员表演时，会在演员的身体上装备多个惯性传感器，利用惯性传感器录制动作数据，再通过光学传感器来记录人体的运动路径、步态和姿态等信息。
在采集到数据后，就需要通过计算机进行处理，得到真正的动作信息。
数据处理的流程主要包括数据预处理、数据配对和数据解算等步骤。
数据预处理负责对采集到的数据进行清洗、校准和筛选，以保证数据的准确性和可信度。
数据配对则是对不同传感器之间的数据进行匹配，得到完整的数据集。
数据解算则是对采集到的数据进行解算，得到真正的动作数据。
动作捕捉的应用案例动作捕捉技术的应用非常广泛，无论是在娱乐领域还是工业应用中都有很多实际的案例。
动作捕捉技术在数字艺术中的应用研究
动作捕捉技术在数字艺术中的应用研究数字艺术是当今艺术领域的新兴形式，其涉及的领域非常广泛，包括游戏、影视、虚拟现实、增强现实等等。
在数字艺术制作过程中，动作捕捉技术是一项非常重要的技术。
一、动作捕捉技术的概念与原理动作捕捉技术是一种通过传感器收集人体运动信息的技术。
当人体进行动作时，身体的运动会被传感器捕捉下来，在计算机中生成三维模型。
动作捕捉技术的原理基于计算机视觉、运动分析和模型推理等多个方面，通过对运动信息的分析和处理，得出最终的三维模型。
动作捕捉技术的应用范围非常广泛，除了数字艺术之外，也有运动医学、体育训练、导航、安全监测等等领域的应用。
二、动作捕捉技术在数字艺术中的应用1. 角色动画制作动作捕捉技术在角色动画制作中的应用非常广泛，可以大大减少手工制作的工作量，提高制作效率。
在角色动画制作中，动作捕捉技术能够捕捉到真实人体的动作，生成真实动态的三维角色动画，具有更好的代入感和真实感。
2. 特效制作电影中的许多特效都是通过动作捕捉技术实现的。
通过传感器收集人物的动作信息，就可以在虚拟环境中生成真实的特效。
这种技术在战斗场景、特定飞行器、神话故事等类型的电影特效中广泛应用。
3. 游戏制作在游戏开发过程中，动作捕捉技术能够捕捉到真实玩家的动作，可以将真实的体感游戏体验带到游戏中。
此外，动作捕捉技术可以大幅提升游戏中角色动画的真实感和代入感，从而使玩家更好的沉浸在游戏中。
4. 舞台表演在舞台表演中，动作捕捉技术可以将演员的动作实时转换为虚拟角色的动作，从而增强表演的变化和刺激程度。
同时，数字化的表演可以制作出更丰富的视觉效果，让观众享受更丰富的表演体验。
三、动作捕捉技术在数字艺术中存在的问题1. 设备成本高昂动作捕捉技术需要采用专门的传感器等设备，成本较高。
对于小型数字艺术制作公司或个人制作者而言，设备价格是一个不小的负担。
2. 捕捉精度较低虽然现在的动作捕捉技术已经可以达到比较高的精度，但由于传感器等设备本身存在的误差，捕捉出来的动作仍然存在精度不足的问题。
动作捕捉技术原理探究
动作捕捉技术原理探究新生研讨课报告题目：动作捕捉技术原理探究院（系）计算机科学与技术学院专业计算机类学生学号班号指导教师日期2017.4动作捕捉技术一．动作捕捉技术及背景◆动作捕捉动作捕捉英文Motion capture,简称Mocap。
技术涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等方面可以由计算机直接理解处理的数据。
在运动物体的关键部位设置跟踪器，由Motion capture系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。
当数据被计算机识别后，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。
2012年由詹姆斯·卡梅隆导演的电影《阿凡达》全程运用动作捕捉技术完成，实现动作捕捉技术在电影中的完美结合，具有里程碑式的意义。
[1]其他运用动作捕捉技术拍摄的著名电影角色还有《猩球崛起》中的猩猩之王凯撒，以及动画《指环王》系列中的古鲁姆，都为动作捕捉大师安迪·瑟金斯饰演[2]。
2014年8月14日，由梦工厂制作的全息动作捕捉动画电影《驯龙高手2》在中国大陆上映。
除了电影之外，动作捕捉在游戏领域也应用的极为广泛，诸如《光晕：致远星》、《神鬼寓言3》、《全面战争：幕府将军2》、《狙击精英V2》等主机游戏都应用了动作捕捉技术。
◆背景动作捕捉的起源普遍被认为是费舍尔（Fleischer）在1915年发明的影像描摹（rotoscope）。
这是一个在动画片制作中产生出的一种技术。
艺术家通过精细的描绘播放给他们的真人录影片段当中的每一帧静态画面来模拟出动画人物在虚拟世界中的具备真实感的表演。
这个过程本身是枯燥乏味的。
但是对于这些动画师来说，幸运且具有纪念意义的是，1983年麻省理工学院（MIT）研发出了一套图形牵线木偶。
这套系统使用了早期的光学动作捕捉系统，叫做“Op-Eye”，它依赖于一系列的发光二极管，通过制定动作，来生成动画脚本（Sturman,1999）。
本质上，这个牵线木偶充当了第一套“动作捕捉服装”。
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新生研讨课报告题目：动作捕捉技术原理探究院（系）计算机科学与技术学院专业计算机类学生学号班号指导教师日期2017.4动作捕捉技术一．动作捕捉技术及背景◆动作捕捉动作捕捉英文Motion capture,简称Mocap。
技术涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等方面可以由计算机直接理解处理的数据。
在运动物体的关键部位设置跟踪器，由Motion capture系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。
当数据被计算机识别后，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。
2012年由詹姆斯·卡梅隆导演的电影《阿凡达》全程运用动作捕捉技术完成，实现动作捕捉技术在电影中的完美结合，具有里程碑式的意义。
[1]其他运用动作捕捉技术拍摄的著名电影角色还有《猩球崛起》中的猩猩之王凯撒，以及动画《指环王》系列中的古鲁姆，都为动作捕捉大师安迪·瑟金斯饰演[2]。
2014年8月14日，由梦工厂制作的全息动作捕捉动画电影《驯龙高手2》在中国大陆上映。
除了电影之外，动作捕捉在游戏领域也应用的极为广泛，诸如《光晕：致远星》、《神鬼寓言3》、《全面战争：幕府将军2》、《狙击精英V2》等主机游戏都应用了动作捕捉技术。
◆背景动作捕捉的起源普遍被认为是费舍尔（Fleischer）在1915年发明的影像描摹（rotoscope）。
这是一个在动画片制作中产生出的一种技术。
艺术家通过精细的描绘播放给他们的真人录影片段当中的每一帧静态画面来模拟出动画人物在虚拟世界中的具备真实感的表演。
这个过程本身是枯燥乏味的。
但是对于这些动画师来说，幸运且具有纪念意义的是，1983年麻省理工学院（MIT）研发出了一套图形牵线木偶。
这套系统使用了早期的光学动作捕捉系统，叫做“Op-Eye”，它依赖于一系列的发光二极管，通过制定动作，来生成动画脚本（Sturman,1999）。
本质上，这个牵线木偶充当了第一套“动作捕捉服装”。
它自带非常有限数量的感应球,这些球能粗略的定位人体结构的关键骨骼点的位置。
这套技术的产生，迅速的奠定了动作捕捉在之后迅速发展的基础，为后续各种动作捕捉提供了追寻的方向，也引领了之后动作捕捉技术的风潮，包括今天的动作捕捉技术在内。
现在我们提到动作捕捉技术，最常联想到的图画是一个动作捕捉演员身穿全黑的紧身衣，全身关键位置布上了白色的感应小球。
实际上，这套系统就是依赖于早期光学跟踪系统的。
关于动作捕捉最新的发展实际上也可以说成是图形提线木偶系统的最终完善的遗产。
即使如此，这套标准对比与最新的无感应点动作扫描技术也快速的显得过时。
微软开发的应用在游戏主机xbox360上的“kinect”技术，可以不借助感应点扫描并捕捉对象的细微动作。
而New York’s Organic Motion公司注册的技术通过即时测量数台不同摄像机之间画面的精确到毫秒单位的微小交错时间来测量空间动作数据二．动作捕捉技术基本原理动作捕捉系统是指用来实现动作捕捉的专业技术设备。
不同的动作捕捉系统依照的原理不同，系统组成也不尽相同。
总体来讲，动作捕捉系统通常由硬件和软件两大部分构成。
硬件一般包含信号发射与接收传感器、信号传输设备以及数据处理设备等；软件一般包含系统设置、空间定位定标、运动捕捉以及数据处理等功能模块。
信号发射传感器通常位于运动物体的关键部位，例如人体的关节处，持续发出的信号由定位传感器接收后，通过传输设备进入数据处理工作站，在软件中进行运动解算得到连贯的三维运动数据，包括运动目标的三维空间坐标、人体关节的6自由度运动参数等，并生成三维骨骼动作数据，可用于驱动骨骼动画，这就是动作捕捉系统普遍的工作流程。
动作捕捉系统种类较多，一般地按照技术原理可分为：机械式、声学式、电磁式、惯性传感器式、光学式等五大类，其中光学式根据目标特征类型不同又可分为标记点式光学和无标记点式光学两类。
近期市场上出现所谓的热能式动作捕捉系统，本质上属于无标记点式光学动作捕捉范畴，只是光学成像传感器主要工作在近红外或红外波段。
A.机械式机械式动作捕捉系统依靠机械装置来跟踪和测量运动轨迹。
典型的系统由多个关节和刚性连杆组成，在可转动的关节中装有角度传感器，可以测得关节转动角度的变化情况。
装置运动时，根据角度传感器所测得的角度变化和连杆的长度，可以得出杆件末端点在空间中的位置和运动轨迹。
X-1st是这类产品的代表，其优点是成本低，精度高，采样频率高，但最大的缺点是动作表演不方便，连杆式结构和传感器线缆对表演者动作约束和限制很大，特别是连贯的运动受到阻碍，难以实现真实的动态还原。
B.声学式声学式动作捕捉系统一般由发送装置、接收系统和处理系统组成。
发送装置一般是指超声波发生器，接收系统一般由三个以上的超声探头阵列组成。
通过测量声波从一个发送装置到传感器的时间或者相位差，确定到接受传感器的距离，由三个呈三角排列的接收传感器得到的距离信息解算出超声发生器到接收器的位置和方向。
这类产品的典型生产厂家有Logitech、SAC等，其最大优点是成本低，但缺点是精度较差，实时性不高，受噪声和多次反射等因素影响较大。
C.电磁式电磁式动作捕捉系统一般由发射源、接收传感器和数据处理单元组成。
发射源在空间产生按一定时空规律分布的电磁场；接收传感器安置在表演者身体的关键位置，随着表演者的动作在电磁场中运动,接收传感器将接收到的信号通过电缆或无线方式传送给处理单元，根据这些信号可以解算出每个传感器的空间位置和方向。
Polhemus和Ascension公司是这类产品生产商的代表，其最大特点是使用简单、鲁棒性和实时性好，缺点是对金属物体敏感，金属物引起的电磁场畸变对精度影响大，采样率较低，不利于快速动作的捕捉，线缆式的传感器连接同样对动作表演形成束缚和障碍，不利于复杂动作的表演。
D.惯性式惯性传感器式动作捕捉系统由姿态传感器、信号接收器和数据处理系统组成。
姿态传感器固定于人体各主要肢体部位，通过蓝牙等无线传输方式将姿态信号传送至数据处理系统，进行运动解算。
其中姿态传感器集成了惯性传感器、重力传感器、加速度计、磁感应计、微陀螺仪等元素，得到各部分肢体的姿态信息，再结合骨骼的长度信息和骨骼层级连接关系，计算出关节点的空间位置信息。
代表性的产品有Xsens、3D Suit等，这类产品主要的优点是便携性强，操作简单，表演空间几乎不受限制，便于进行户外使用，但由于技术原理的局限，缺点也比较明显，一方面传感器本身不能进行空间绝对定位，通过各部分肢体姿态信息进行积分运算得到的空间位置信息造成不同程度的积分漂移，空间定位不准确；另一方面原理本身基于单脚支撑和地面约束假设，系统无法进行双脚离地的运动定位解算；此外，传感器的自身重量以及线缆连接也会对动作表演形成一定的约束，并且设备成本随捕捉对象数量的增加成倍增长，有些传感器还会受周围环境铁磁体影响精度。
E.光学式光学式动作捕捉系统基于计算机视觉原理[2][3]，由多个高速相机从不同角度对目标特征点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。
理论上对于空间中的任意一个点，只要它能同时为两部相机所见，就可以确定这一时刻该点在空间中的位置。
当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。
这类系统采集传感器通常都是光学相机，不同的是目标传感器类型不一，一种是在物体上不额外添加标记，基于二维图像特征或三维形状特征提取的关节信息作为探测目标，这类系统可统称为无标记点式光学动作捕捉系统，另一种是在物体上粘贴标记点作为目标传感器，这类系统称为标记点式光学动作捕捉。
a)无标记式光学无标记点式光学动作捕捉[4]原理大致有三种：第一种是基于普通视频图像的运动捕捉，通过二维图像人形检测提取关节点在二维图像中的坐标，再根据多相机视觉三维测量计算关节的三维空间坐标。
由于普通图像信息冗杂，这种计算通常鲁棒性较差，速度很慢，实时性不好，且关节缺乏定量信息参照，计算误差较大，这类技术目前多处于实验室研究阶段；第二种是基于主动热源照射分离前后景信息的红外相机图像的运动捕捉，即所谓的热能式动作捕捉，原理与第一种类似，只是经过热光源照射后，图像前景和背景分离使得人形检测速度大幅提升，提升了三维重建的鲁棒性和计算速率，但热源从固定方向照射，导致动作捕捉时人体运动方向受限，难以进行360度全方位的动作捕捉，例如转身、俯仰等动作并不适用，且同样无法突破因缺乏明确的关节参照信息导致计算误差大的技术壁垒；第三种是三维深度信息的运动捕捉，系统基于结构光编码投射实时获取视场内物体的三维深度信息，根据三维形貌进行人形检测，提取关节运动轨迹，这类技术的代表产品是微软公司的kinect传感器[5]，其动作识别鲁棒性较好，采样速率高，价格非常低廉，有不少爱好者尝试使用kinect进行动作捕捉，效果并不尽如人意，这是因为kinect的应用定位是一款动作识别传感器，而不是精确捕捉，同样存在关节位置计算误差大，层级骨骼运动累积变形等问题。
总体来讲，无标记点式动作捕捉普遍存在的问题是动作捕捉精度低，并且由于原理固有的局限导致运动自由度解算缺失（如骨骼的自旋信息等）造成动作变形等问题。
b)标记式光学标记点式光学动作捕捉系统一般由光学标识点（Markers）、动作捕捉相机、信号传输设备以及数据处理工作站组成，人们常称的光学式动作捕捉系统通常是指这类标记点式动作捕捉系统。
在运动物体关键部位（如人体的关节处等）粘贴Marker点，多个动作捕捉相机从不同角度实时探测Marker点，数据实时传输至数据处理工作站，根据三角测量原理精确计算Marker点的空间坐标，再从生物运动学原理出发解算出骨骼的6自由度运动。
这里根据标记点发光技术不同还分为主动式和被动式光学动作捕捉系统：I.主动式光学主动式光学动作捕捉系统的Marker点由LED组成，LED粘贴于人体各个主要关节部位，LED之间通过线缆连接，由绑在人体表面的电源装置供电，市场上最具代表性的产品是美国的PhaseSpace，其主要优点是采用高亮LED作为光学标识，可在一定程度上进行室外动作捕捉，LED受脉冲信号控制明暗，以此对LED进行时域编码识别，识别鲁棒性好，有较高的跟踪准确率；缺点是：第一，时序编码的LED识别原理本质上是依靠相机在不同时刻对不同的Marker采集成像来进行ID标识,相当于在同一个动作帧中分别针对每个Marker进行逐次曝光，破坏了动作捕捉的Markers检测的同步性，导致运动变形，不利于快速动作的捕捉；第二，由于相机帧率很大部分用于单帧内对不同Marker点的识别，因此有效动作帧采样率较低，这点上也不利于快速运动的捕捉和数据分析；第三，LED Marker可视角度小(发射角120度左右)，一个捕捉镜头内部通常集成了两个相机近距离采集，这种窄基线结构导致视觉三维测量精度较低，并且在运动过程中由于动作遮挡等问题仍然不可避免地导致频繁的数据缺失，如果为尽量避免遮挡造成的数据缺失，需要成倍增加动作捕捉镜头的数量弥补遮挡盲区问题，设备成本也随之成倍增加；第四，由于时序编码的原理局限，系统可支持的Marker总数有严格限制，在保证足够的采样率前提下，同时采集人数一般不宜超过2人，且Marker点数量越多，单帧逐点曝光时间越长，运动变形越严重。