动作捕捉系统
三种动作捕捉系统解决方案的对比分析
三种动作捕捉系统解决方案的对比分析2016年,全球范围内VR商业化、普及化的浪潮正在向我们走来。
VR是一场交互方式的新革命,人们正在实现由界面到空间的交互方式变迁,这样的交互极其强调沉浸感,而用户想要获得完全的沉浸感,真正“进入”虚拟世界,动作捕捉系统是必须的,可以说动作捕捉技术是VR产业隐形钥匙。
目前动作捕捉系统有惯性式和光学式两大主流技术路线,而光学式又分为标定和非标定两种。
那么我们可以将动作捕捉系统分为以下三大主类:基于计算机视觉的动作捕捉系统(光学式非标定)、基于马克点的光学动作捕捉系统(光学式标定)和基于惯性传感器的动作捕捉系统(惯性式)。
接下来我们对这三种形式的动作捕捉系统进行简单的解析。
1.基于计算机视觉的动作捕捉系统该类动捕系统比较有代表性的产品分别有捕捉身体动作的Kinect,捕捉手势的Leap Motion 和识别表情及手势的RealSense实感。
该类动捕系统基于计算机视觉原理,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进行动作捕捉的技术。
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,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。
基于计算机视觉的动作捕捉系统进行人体动作捕捉和识别,可以利用少量的摄像机对监测区域的多目标进行监控,精度较高;同时,被监测对象不需要穿戴任何设备,约束性小。
然而,采用视觉进行人体姿态捕捉会受到外界环境很大的影响,比如光照条件、背景、遮挡物和摄像机质量等,在火灾现场、矿井内等非可视环境中该方法则完全失效。
另外,由于视觉域的限制,使用者的运动空间被限制在摄像机的视觉范围内,降低了实用性。
2.基于马克点的光学动作捕捉系统。
动作捕捉参数范文
动作捕捉参数范文动作捕捉是一种技术,用于记录和重现人体运动。
它在电影特效、视频游戏和运动研究等领域都有广泛的应用。
动作捕捉系统通常由摄像机、传感器和计算机软件组成,可以准确地跟踪和记录人体的骨骼运动。
在动作捕捉过程中,摄像机会捕捉到人体的运动,并通过传感器将这些数据传输到计算机中。
计算机软件会对数据进行处理,从而生成一个三维模型,该模型准确地重现了人体的动作。
动作捕捉系统可以捕捉到全身运动,包括头部、手臂、腿部和身体的运动。
动作捕捉系统的精度是一个关键参数。
高精度的系统可以准确地捕捉到人体的细微动作,而低精度的系统可能会导致运动重现不准确或者存在误差。
精度取决于摄像机的分辨率、传感器的灵敏度以及计算机软件的算法等因素。
除了精度,动作捕捉系统还有一些其他的重要参数。
其中之一是采样率,即系统在一秒内对运动数据进行采样的次数。
较高的采样率可以捕捉到更多的细节,但同时也会增加数据处理的负担。
一般来说,采样率应该选择在100-200帧/秒之间。
另一个重要的参数是传感器的数量和布局。
较多的传感器可以提供更准确的数据,但会增加系统的复杂性和成本。
传感器的布局也需要考虑,以确保能够有效地捕捉人体的运动。
常见的传感器布局包括手臂、腿部和躯干等部位。
此外,动作捕捉系统的稳定性和实时性也是重要的参数。
稳定性指系统在长时间使用时是否能够保持准确的运动捕捉。
实时性指系统能够在捕捉到动作后立即进行处理和显示的能力。
稳定性和实时性通常受到硬件和软件的限制。
动作捕捉系统还需要考虑实际应用的需求。
例如,在电影特效中,系统需要能够捕捉到各种身体动作和面部表情。
而在视频游戏中,系统需要能够实时捕捉玩家的运动以控制游戏角色。
因此,根据不同的应用需求,动作捕捉系统参数可能会有所不同。
总之,动作捕捉系统的参数包括精度、采样率、传感器的数量和布局、稳定性和实时性等。
这些参数都对系统的性能和应用具有重要影响,需要根据实际需求进行选择和调整。
动作捕捉 描述词汇
动作捕获(Action Capture):指对生物或物体的动态行为进行记录和分析的过程。
运动数据(Motion Data):指通过动作捕获系统获取的生物或物体的运动信息,包括身体部位的位置、速度、加速度等数据。
运动捕捉(Motion Capture):指通过技术手段记录生物或物体的运动数据,并对其进行数字化处理的过程。
动作跟踪(Action Tracking):指对生物或物体的动态行为进行实时监测和追踪的过程。
运动分析(Motion Analysis):指对生物或物体的运动数据进行深入解析和分析的过程,包括运动模式的识别、运动质量的评估等。
运动建模(Motion Modeling):指根据生物或物体的运动数据建立相应的运动模型,用于模拟或预测其动态行为的过程。
动作捕捉系统(Action Capture System):指用于记录和分析生物或物体动态行为的整套设备和技术手段,包括传感器、捕捉设备、数据处理和分析软件等。
动作捕捉技术(Action Capture Technology):指用于实现动作捕捉的相关技术和方法,包括传感器技术、信号处理技术、计算机视觉技术、人工智能技术等。
动作捕捉设备(Action Capture Equipment):指用于实现动作捕捉的硬件设备,包括传感器、捕捉相机、数据处理设备等。
光学动作捕捉解决方案(3篇)
第1篇摘要:随着科技的发展,光学动作捕捉技术逐渐成为计算机图形、虚拟现实、电影制作等领域的重要技术之一。
本文将详细介绍光学动作捕捉技术的原理、系统组成、应用领域以及解决方案,旨在为相关领域的研究者、开发者提供有益的参考。
一、引言光学动作捕捉技术是一种通过光学传感器捕捉物体运动轨迹的技术,具有非接触、高精度、实时性强等特点。
在计算机图形、虚拟现实、电影制作等领域,光学动作捕捉技术被广泛应用于角色动画、运动分析、虚拟试衣、虚拟仿真等方面。
本文将详细介绍光学动作捕捉技术的解决方案。
二、光学动作捕捉技术原理光学动作捕捉技术基于光学原理,通过捕捉物体表面上的标记点,分析标记点之间的相对位置和运动轨迹,从而实现对物体运动的捕捉。
具体原理如下:1. 光源发射光线:光学动作捕捉系统中的光源发射出光线,照射到被捕捉的物体上。
2. 标记点反射光线:物体表面上的标记点反射光线,经过光学传感器接收。
3. 光学传感器捕捉信息:光学传感器将接收到的光线信息转化为电信号,并进行分析处理。
4. 运动轨迹计算:通过分析标记点之间的相对位置和运动轨迹,计算出物体的运动参数。
三、光学动作捕捉系统组成光学动作捕捉系统主要由以下几部分组成:1. 光源:用于发射光线,照亮被捕捉的物体。
2. 标记点:固定在物体表面,用于反射光线。
3. 光学传感器:用于捕捉标记点反射的光线,并将光线信息转化为电信号。
4. 数据处理单元:用于分析处理光学传感器捕捉到的信息,计算物体的运动参数。
5. 软件系统:用于控制整个系统的运行,并对捕捉到的数据进行处理和分析。
四、光学动作捕捉应用领域光学动作捕捉技术在以下领域具有广泛的应用:1. 计算机图形:用于角色动画制作、虚拟现实、增强现实等。
2. 电影制作:用于动作捕捉、特效制作等。
3. 运动分析:用于运动员动作分析、康复训练等。
4. 虚拟试衣:用于在线试衣、服装设计等。
5. 虚拟仿真:用于飞行模拟、军事训练等。
五、光学动作捕捉解决方案1. 系统设计(1)选择合适的系统架构:根据应用需求,选择单相机或多相机系统架构。
基于动作捕捉技术的羽毛球训练辅助教学系统设计
基于动作捕捉技术的羽毛球训练辅助教学系统设计目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 系统目标 (4)1.3 系统功能 (4)2. 系统概述 (5)2.1 系统架构 (7)2.2 硬件组成 (8)2.3 软件组成 (9)2.4 系统功能模块 (11)3. 动作捕捉技术 (12)3.1 动作捕捉原理 (13)3.2 动作捕捉系统选择 (14)3.3 数据采集与处理 (15)3.4 动作捕捉算法 (17)4. 羽毛球动作分析与指导 (18)4.1 羽毛球动作数据标注 (19)4.2 动作标准库构建 (21)4.3 动作姿态识别与分析 (22)4.4 动作偏差检测与反馈 (24)4.5 个性化训练方案生成 (24)5. 用户交互设计 (26)5.1 用户群体分析 (28)5.2 用户界面设计 (29)5.3 交互流程设计 (30)5.4 培训及指导模块 (31)6. 系统开发与测试 (32)6.1 系统开发环境和技术栈 (34)6.2 软件开发流程 (35)6.3 软件测试方案 (36)7. 系统部署与维护 (37)7.1 系统部署方式 (39)7.2 系统维护策略 (40)7.3 数据安全与隐私保护 (41)8. 结论与展望 (42)8.1 系统总结和展望 (43)8.2 未来发展方向 (45)1. 内容概要系统架构设计:包括硬件和软件两部分。
硬件部分主要涉及到动作捕捉设备的部署与配置;软件部分则包括数据处理、分析模块以及虚拟现实教学模块的开发与设计。
动作捕捉技术应用:利用动作捕捉技术捕获运动员的羽毛球动作,确保动作的精准识别与记录。
这一部分将研究并优化动作捕捉的精确度和实时性,确保数据的准确性。
数据分析与反馈机制:对捕捉到的动作数据进行实时分析,包括动作姿态、力度、速度等指标的评估,为运动员提供即时的数据反馈,帮助他们了解并改进自己的技术动作。
虚拟现实教学模块:构建一个虚拟的羽毛球训练环境,让运动员在虚拟环境中进行模拟训练,通过反复练习提高技术水平。
实验六 动作捕捉系统实验
实验六动作捕捉系统实验一、实验目的通过动作捕捉实验,熟练运用运动作捕捉系统获取作业过程中的人体参数并进行分析处理,学会对作业者在作业过程中的工作姿态的评价和分析。
二、实验说明不良的作业姿势与不当的受力/施力状态已成为工人疲劳、肌肉骨骼职业疾病的重要原因。
传统的观察、测量、评价方法只能从外界获取工人所处的作业状态,在获取肌肉、骨骼、关节等组织的负荷、角度、速度参数时尚有不足。
本实验中介绍的动作捕捉系统可以实时获取作业过程中的身体姿势、解剖学角度、角速度、扭矩、足底压力等人体参数,对作业姿势的改进、作业方式的再设计提供了有效帮助。
目前动作捕捉系统已经广泛应用于动画制作、步态分析、生物力学、人因工程等领域。
三、实验仪器及原理无线传感运动动作捕捉及力学评估系统(Functional Assessment of Biomechanics, FAB)FAB是基于无线惯性传感技术的生物力学及动作评价系统。
系统由13个(标准配置)小巧轻便的传感器组成(根据需要可以扩充到17个)和一套数据分析、显示的软件。
传感器分别装配在头、上臂、下臂、胸、盆骨、大腿、小腿、足底。
通过弹性绷带可以将传感器固定在各个部位。
系统可以输出的人体参数有:扭矩、角速度、角加速度、空间角度、解剖学角度、足底压力、足底重量、力量、功率等。
特点:1、无线实时进行动作捕捉及数据分析;2、误差小准确性高使用范围广;3、体积小重量轻便携性好,安装方便使用简单;4、无线传输最远距离20米(开阔地带可达40米);5、解剖学角度、空间角度、力量、扭矩、角速度、角加速度等数据同步分析;6、数据可以传输存储在记忆卡,可将分析数据以Excel表格的形式导出;7、足底压力及足底重量数据同步采集。
FAB软件主界面该设备摆脱了摄像机的限制,并实现了对数据无损耗的特性,大大优于传统的动作捕捉系统,其能够将测量数据实时反映在计算机软件中,并且系统本身自带存储设备,可以完全远离固定场所,拥有很高的灵活性。
动作捕捉系统
动作捕捉系统动作捕捉是实时地准确测量、记录物体在真实三维空间中的运动轨迹或姿态,并在虚拟三维空间中重建运动物体每一时刻运动状态的高新技术。
动作捕捉最典型的应用是对人物的动作捕捉,可以将人物肢体动作或面部表情动态进行三维数字化解算,得到三维动作数据,用来在CG 制作等领域中逼真地模仿、重现真人的各种复杂动作和表情,从本质上提升CG 动作效果;更重要的是让CG 动作制作效率提高数百倍,大大节省了人力成本和制作周期,制作者可以将更多精力投入在CG 创意和细节刻画等方面,大幅提升产品的整体制作水平。
动作捕捉系统是指用来实现动作捕捉的专业技术设备。
系统组成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。
系统分类及简介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[1],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。
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。
体育动作捕捉系统考核试卷
2.光学式动作捕捉系统不会受到环境光线的影响。()
3.动作捕捉服上的标记点越多,捕捉到的数据越精确。()
4. 3D扫描仪是动作捕捉系统中的必备设备。()
5.动作捕捉系统可以实时提供运动员的动作反馈。(√)
6.在所有的动作捕捉技术中,声学式捕捉技术最为成熟。(×)
12.以下哪个软件主要用于体育动作捕捉系统的数据分析?()
A. Excel
B. MATLAB
C. Adobe Premiere
D. After Effects
13.在体育动作捕捉系统中,以下哪个设备用于捕捉运动员的动作轨迹?()
A. 3D扫描仪
B.数据手套
C.动作捕捉服
D.传感器
14.以下哪个因素会影响动作捕捉系统在体育领域的应用效果?()
B.摄像头的分辨率
C.环境光线
D.运动员的移动速度
5.动作捕捉系统在体育训练中的作用可能包括以下哪些?()
A.提高运动员的动作质量
B.降低运动伤害的风险
C.提供实时反馈
D.增加训练的趣味性
6.以下哪些软件可以用于动作捕捉数据的处理?()
A. MotionBuilder
B. Blender
C. Microsoft Excel
9. A
10. D
11. C
12. B
13. C
14. D
15. D
16. D
17. C
18. A
19. D
20. D
二、多选题
1. ABCD
2. ABC
3. ABC
4. ABCD
5. ABC
6. ABD
7. ABC
运动捕捉系统原理
运动捕捉系统原理一、引言运动捕捉系统(Motion Capture System)是一种通过追踪和记录人物或物体的运动,将其转化为数字数据的技术。
它被广泛应用于电影、游戏、体育科学等领域。
本文将深入探讨运动捕捉系统的原理,包括传感器技术、数据处理和应用场景等方面。
二、传感器技术2.1 光学传感器光学传感器是运动捕捉系统中最常用的一种传感器技术。
它通过摄像机捕捉被追踪物体上的标记点的位置,并根据这些位置计算出物体的运动轨迹。
光学传感器的优点是精度高、实时性好,但对于复杂环境和遮挡情况下的追踪效果可能不理想。
2.2 惯性传感器惯性传感器是另一种常用的传感器技术。
它通过加速度计和陀螺仪等传感器来测量物体的加速度和角速度,然后通过积分计算出物体的位置和姿态。
惯性传感器的优点是实时性好、适用于复杂环境,但精度相对较低。
2.3 磁性传感器磁性传感器利用磁场的变化来测量物体的位置和方向。
它常用于室外环境或需要大范围追踪的场景。
磁性传感器的优点是适用于大范围追踪、精度较高,但对于金属物体和磁场干扰敏感。
三、数据处理3.1 数据采集运动捕捉系统通过传感器采集到物体的位置、角度等数据,然后将其传输到计算机中进行处理。
数据采集的过程需要注意传感器的同步和校准,以保证数据的准确性和一致性。
3.2 数据滤波由于传感器本身存在误差和噪声,采集到的数据可能会出现抖动或不稳定的情况。
因此,需要对数据进行滤波处理,以提高数据的平滑度和稳定性。
常用的滤波算法包括卡尔曼滤波和中值滤波等。
3.3 数据重建在某些情况下,传感器无法直接采集到完整的物体运动轨迹,需要通过数据重建算法来估计缺失的数据。
数据重建可以基于运动模型、运动约束或优化算法等方法进行。
3.4 数据分析采集到的数据可以用于对物体的运动特征进行分析。
例如,可以计算物体的速度、加速度、角速度等参数,以及物体之间的相对位置和姿态关系。
这些数据分析结果可以用于后续的动画生成、运动分析等应用。
运动捕捉系统原理
运动捕捉系统原理
1、引言
运动捕捉系统是用来跟踪人体动作的技术,它可以捕捉完整的人体运动行为,使运动变得更加逼真。
它具有多种应用,如虚拟现实(VR),游戏开发,节目制作等。
运动捕捉系统主要由传感器,采集器,监视系统和数据库组成。
2、传感器
传感器是运动捕捉系统的关键技术,它们能够检测人体的运动信息并将其转换为有意义的数据。
传感器可以采集人的行为特征,包括体温,肌肉活动,心率,血压等。
捕捉到的信息可以进行运动分析,提供更多的指导依据。
3、采集器
采集器可以将传感器采集到的信息传输到其他相关设备,包括计算机,服务器等。
采集器可以处理大量信息,并将信息发送到其他设备,以实现运动捕捉系统的实现。
4、监视系统
监视系统负责接收采集器传送的运动信息,并将信息显示在显示器上。
这样就可以实时监控人体动作的信息,以便对其进行分析。
5、数据库
数据库用于存储运动捕捉系统的信息,包括人体运动行为的数据,测量结果等。
它的目的是为了方便管理和分析数据,更好地应用运动捕捉系统。
6、结论
运动捕捉系统的原理主要包括传感器,采集器,监视系统和数据库。
它们共同完成运动捕捉系统的功能,使追踪人体动作变得更加准确。
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。
基于图像处理的动作捕捉系统设计与开发
利用图像处理技术实现运动目标的检测、定位和跟踪。
计算机视觉技术
01
02
03
摄像机标定
确定摄像机的内外参数, 建立三维世界坐标系与二 维图像坐标系之间的关系 。
三维重建
根据多视角图像或深度图 像,恢复场景或物体的三 维结构。
行为识别
基于计算机视觉技术对目 标的行为进行识别和理解 ,如动作分类、行为分析 等。
基于图像处理的动作捕 捉系统设计与开发
: 2023-12-30
目录 CONTENT
• 引言 • 动作捕捉系统相关技术 • 动作捕捉系统设计与实现 • 动作捕捉系统应用案例 • 动作捕捉系统面临的挑战与发展
趋势 • 结论与展望
01
引言
动作捕捉系统概述
动作捕捉定义
动作捕捉是一种通过记录人体或物体的运动轨迹 ,将其转化为数字信号的技术。
动作捕捉系统组成
动作捕捉系统通常由传感器、数据处理单元和显 示设备等组成。
动作捕捉技术应用
动作捕捉技术在影视制作、游戏开发、体育训练 等领域有广泛应用。
图像处理技术在动作捕捉中的应用
图像处理技术概述
01
图像处理技术是对图像进行分析、处理和理解的技术,包括图
像增强、图像分割、特征提取等。
图像处理在动作捕捉中的作用
05
动作捕捉系统面临的挑 战与发展趋势
面临的主要挑战
01
精确度和实时性的平衡
动作捕捉系统需要同时保证高精度的动作捕捉和实时性的数据处理,但
这两者往往存在冲突,提高精确度可能会牺牲实时性,反之亦然。
02
复杂环境的适应性
在实际应用中,动作捕捉系统需要适应各种复杂环境,如光照变化、遮
Kinect动作捕捉系统介绍
Kinect动作捕捉系统介绍一、关于Kinect1、简介Kinectfor Xbox 360,简称Kinect,是由微软开发,应用于Xbox 360 主机的周边设备。
它让玩家不需要手持或踩踏控制器,而是使用语音指令或手势来操作Xbox360 的系统界面。
它也能捕捉玩家全身上下的动作,用身体来进行游戏,带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”。
其在2010年11月4日于美国上市,建议售价149美金。
Kinect在销售前60天内,卖出八百万部,目前已经申请金氏世界记录,成为全世界销售最快的消费性电子产品。
2012年2月1日,微软正式发布面向Windows系统的Kinect版本“Kinect for Windows”,建议售价249美金。
Kinect有三个镜头,中间的镜头是RGB 彩色摄影机,用来采集彩色图像。
左右两边镜头则分别为红外线发射器和红外线CMOS 摄影机所构成的3D结构光深度感应器,用来采集深度数据(场景中物体到摄像头的距离)。
彩色摄像头最大支持1280*960分辨率成像,红外摄像头最大支持640*480成像。
Kinect还搭配了追焦技术,底座马达会随着对焦物体移动跟着转动。
Kinect也内建阵列式麦克风,由四个麦克风同时收音,比对后消除杂音,并通过其采集声音进行语音识别和声源定位。
2013年11月22日,随着xbox 二代和一代的主要区别在于它是专门为XboxOne设计,外形作了改进,精度更高,在捕捉在捕捉肢体动作和表情的基础上,增加了手指动作捕捉和心跳感应。
强化了分辨率至1080P,每秒处理的数据最多达2GB,镜头捕捉角度也增加至60%。
2、硬件功能3、安装部署除自定义应用程序处理外,对于将大量使用Kinect for Windows v2 身体跟踪的应用程序,建议使用下面的计算机配置作为参考。
该方案允许kinect发挥绝佳的性能,同时仍然能容纳附加的应用程序处理并维持最佳帧速率。
硬件要求使用Kinect 配置验证程序工具确保PC 或平板电脑满足兼容性要求并检查系统中是否存在任何已知问题,以及验证否正在为GPU 运行最新的驱动程序。
optitrack动作捕捉原理
optitrack动作捕捉原理宝子们!今天咱们来唠唠那个超酷的Optitrack动作捕捉原理呀。
你知道吗,Optitrack就像是一个超级厉害的“动作侦探”呢。
它主要是通过光学的方式来捕捉动作的。
想象一下,在一个空间里,有好多好多的小眼睛在盯着你,这些小眼睛呢,就是Optitrack的摄像头啦。
这些摄像头可不得了,它们就像一群好奇的小精灵,时刻准备着捕捉你的一举一动。
那这些摄像头是怎么知道你动了哪里呢?这就涉及到一个很有趣的东西——标记点。
你看,当你要进行动作捕捉的时候,你得在身上或者物体上贴上这些标记点。
这些标记点就像是星星一样,在摄像头的视野里闪闪发光。
摄像头呢,就会特别敏锐地发现这些标记点的位置变化。
比如说,你抬手了,你手上的标记点就跟着往上移动了,摄像头就会捕捉到这个向上移动的过程。
而且哦,Optitrack的摄像头可不是瞎看的。
它们是经过精心布置的,就像一群小伙伴站好了队形,这样才能全面地看到你在空间里的动作。
这些摄像头之间还会互相配合呢。
它们就像是一个团队,每个摄像头都把自己看到的标记点的信息传递出去,然后通过一些超级复杂但是又很神奇的算法,把这些信息整合起来。
就好比你在做一个舞蹈动作,身体各个部位的标记点都在同时移动。
Optitrack 系统就像一个超级大脑,它能准确地把你头部标记点的移动、手臂标记点的移动、腿部标记点的移动等等,都按照正确的顺序和位置组合起来。
这样,在电脑里就可以呈现出你完整的舞蹈动作啦。
再说说这个标记点的颜色吧。
不同颜色的标记点在Optitrack系统里也有不同的作用呢。
有些颜色可能更容易被摄像头识别,就像穿了一件特别显眼的衣服,让摄像头一眼就能看到它。
而且啊,标记点的大小也有讲究。
如果标记点太大了,可能会影响精度,就像一个大胖子想要穿过一个小门缝,不太容易准确判断位置;如果太小了呢,摄像头又可能会看不清楚,就像你在黑暗里找一颗特别小的珍珠一样困难。
这个Optitrack动作捕捉原理还有一个很贴心的地方呢。
光学动作捕捉系统原理
光学动作捕捉系统原理NOKOV度量光学动作捕捉系统是以红外光学为原理的动作捕捉系统,相较于惯性原理动作捕捉系统,GPS定位系统等定位手段,具有精度高、延迟低、实时性强、多用于室内场景等特点,系统建立过程可分为系统搭建,数据采集与传输,数据识别与处理三部分。
1系统搭建1.1场地搭建一套光学动作捕捉系统由红外光学镜头、动作捕捉软件、反光标志点、POE交换机、线缆、标定框、以及三脚架等镜头固定装置组成。
首先将红外光学镜头通过三脚架、夹具等镜头固定装置布置在场地周围,确保镜头视野能够覆盖捕捉区域,然后将所有镜头通过网线连接到POE交换机。
镜头通过POE交换机进行供电和数据传输,并连接到电脑中的动作捕捉软件。
软件启动后,先在页面中实时模式操作连接上动作捕捉镜头。
1.2场地标定系统软硬件搭建并相互连接成功后,下一步就是场地的标定,分为“L”形标定与“T”形标定。
其作用在于给动作捕捉区域建立XYZ坐标系,计算每个镜头在坐标系中的位置和姿态,只有完成标定后,才可以正确获取到场地中各个Marker点的三维坐标数据。
L形标定通过将“L”形标定杆置于场地中央,在软件中进行相应设置来完成,其目的有两个:首先是确定统一的坐标系,通过对“L”形杆上四个点的定位,系统可区分出其长轴与短轴,从而定义出世界坐标轴的朝向和原点位置,其次,这一过程能够给看到L杆的镜头一个初始参数,作为后面参数寻优的初值。
T形标定的作用是给每个镜头足够的数据,使其能够在原有初值的基础上进行一个参数的迭代寻优。
在这一过程,软件处于“T”形标定模式,操作人员手持“T”形杆在场地中进行挥动,镜头实时捕捉大量数据。
2数据采集与传输2.1数据采集完成标定后,即可进行被捕捉物空间数据的获取。
在需要定位的人或物体表面贴上反光标记点(一种表面涂有特殊反光物质的银灰色小球),动作捕捉镜头上的LED灯向外发射红外光,同时接收反光标记点反射回来的红外光。
当多个光学镜头同时“看到”一个标记点后,这一标记点在空间中的三维位置就会被确定。
动捕建设方案
动捕建设方案引言动作捕捉(Motion Capture),简称动捕,是一种技术,通过感知人体动作并将其转化为数字形式进行处理和存储。
它广泛应用于电影、游戏、体育等领域。
为了实现高质量的动捕效果,需要一套完整的动捕建设方案。
本文将介绍一个可行的动捕建设方案,包含硬件设备和软件工具的选择以及建设流程。
硬件设备选择1. 动作捕捉系统动作捕捉系统是动捕方案的核心。
市面上有各种不同类型的动作捕捉系统,如光学动作捕捉系统、惯性动作捕捉系统和混合动作捕捉系统等。
根据应用场景和需求,选择合适的动作捕捉系统非常重要。
光学动作捕捉系统是指通过摄像机和传感器捕捉人体运动轨迹的系统。
常见的光学动作捕捉系统有Vicon系统、OptiTrack系统等。
它们能够捕捉到高精度的运动数据,适用于制作高品质的电影和游戏。
惯性动作捕捉系统通过佩戴于身体各个关节位置的传感器实现运动数据的采集。
这种系统不受环境光影响,适用于一些特殊环境下的运动捕捉,如体育训练和虚拟现实应用。
混合动作捕捉系统结合了光学和惯性技术,可以既保留光学系统的高精度,又保留惯性系统的独立操作性。
这种系统在一些特定的应用场景中能够发挥更大的作用。
2. 摄像设备在选择动捕系统的同时,还需要选择适合的摄像设备。
摄像设备的选择应考虑成像质量、帧率和可靠性等因素。
常见的选择包括高分辨率的工业相机、专业动作摄像机等。
3. 动作追踪标记物动作追踪标记物用于标记人体关节的位置,以便动作捕捉系统采集到准确的运动数据。
标记物通常是小型的反光球或反光贴片,能够在摄像机的光源下产生明亮的反射,方便系统检测和跟踪。
软件工具选择1. 动作数据处理软件选择一款功能强大的动作数据处理软件是动捕建设的关键。
这类软件包括动画制作软件、游戏开发工具和运动分析工具等。
其中比较常用的软件有MotionBuilder、Maya和Blender等。
这些软件能够对捕捉到的动作数据进行编辑、处理和导出,用于后续的动画制作、游戏开发等工作。
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动作捕捉系统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。
系统分类及简介/动作捕捉系统编辑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[1] ,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。
机械式动作捕捉系统机械式动作捕捉系统图册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。
声学式系统图册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。
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,电磁式系统图册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。
惯性式系统图册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。
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。
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,无标记点式光学系统图册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。
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: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主动式光学系统图册供电,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。
被动式光学系统图册被动式光学动作捕捉系统,也称反射式光学动作捕捉系统,其Marker点通常是一种高亮回归式反光球,粘贴于人体各主要关节部位,由动作捕捉镜头上发出的LED 照射光经反光球反射至动捕相机,进行Marker的检测和空间定位。
这类产品市场上最典型的品牌是美国Motion Analysis、英国的Vicon以及中国的天远,其主要优点是技术成熟,精度高、采样率高、动作捕捉准确,表演和使用灵活快捷,Marker点可以很低成本地随意增加和布置,适用范围很广;主要缺点是:第一,对捕捉视场内的阳光敏感,阳光在地面形成的光斑可能被误识别为Marker点,造成目标干扰,因此系统一般需要在室内环境下正常工作;第二,Marker点识别容易出错,由于反光式Marker点没有唯一对应的ID信息,在运动过程中出现遮挡等问题容易造成目标跟踪出错,导致Marker点ID混淆,这种情况通常导致运动捕捉现场实时动画演示效果不好,动作容易错位,并且需要在后处理过程中通过人工干预进行数据修复,工作量大幅增加。
不过新一代的Vicon[6] 软件以及天远的3DMoCap[7] 都植入了先进的智能捕捉技术,具有很强的Marker点自动识别和纠错能力,很大程度上满足了现场实时动画演示的需要,并且大大降低了人工干预的工作量,从本质上进一步提升了系统的实用性。
系统特点分析/动作捕捉系统编辑不同原理的动作捕捉系统各有优缺点,一般可从以下几个方面进行性能评估:定位精度、采样频率、动作数据质量、快速捕捉能力、多目标捕捉能力、运动范围、环境约束、使用便捷性、适用性等,据此对当前市场上常见的几种动作捕捉系统进行对比如下:系统对比选择动作捕捉系统没有统一的标准,用户应充分衡量自身的需求和一般使用情况,通常可以采取以下步骤筛选最适合自身使用的系统:1. 一般情况下,注重综合性能的,包括精度、动作数据质量和适用性等,首先考虑被动式光学系统,可以得到很好的精度和动作效果,适用性强,是现有动作捕捉技术中最为成熟的一种,应用案例最多,经典的电影特效和CG作品中大多采用这种技术,较为实用,适合多数用户使用;2. 强调室外应用并且具备较好的定位精度的,考虑主动式光学系统,尽管在其他性能方面做出一定程度的让步,但可以兼顾室外应用和定位精度的特殊应用需求;3. 强调室外应用并且运动范围几乎不受限制的,考虑惯性式系统,系统受环境约束很少,前提是对动作质量要求不高;4. 强调便捷性,特别是应用于人机交互、动作识别领域,对动作精度、质量及可靠性要求较低的,考虑无标记点式系统,如微软的Kinect传感器,在实用性和成本方面是其它系统无法比拟的。