人体动画合成及其风格化处理研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-31页 |
| ·人体动画的发展 | 第14-17页 |
| ·人体动画的基本模型 | 第17-18页 |
| ·人体运动合成技术概述 | 第18-25页 |
| ·手工驱动 | 第18-19页 |
| ·模型驱动 | 第19-21页 |
| ·数据驱动 | 第21-24页 |
| ·各方法之间的比较 | 第24-25页 |
| ·风格化运动处理技术 | 第25-28页 |
| ·求差 | 第25页 |
| ·插值 | 第25-26页 |
| ·信号处理 | 第26-27页 |
| ·机器学习 | 第27页 |
| ·物理方法 | 第27-28页 |
| ·本文工作和论文组织 | 第28-31页 |
| 第2章 基于风格子空间的人体运动合成算法 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31-35页 |
| ·相关研究 | 第32-34页 |
| ·问题及解决方案 | 第34-35页 |
| ·独立特征子空间分析 | 第35-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-40页 |
| ·数据格式转换 | 第37-38页 |
| ·时间对齐 | 第38-40页 |
| ·时域滤波 | 第40页 |
| ·白化 | 第40页 |
| ·风格化运动模型 | 第40-42页 |
| ·运动编辑与合成 | 第42-44页 |
| ·风格调节 | 第43页 |
| ·风格传输 | 第43页 |
| ·风格合并 | 第43-44页 |
| ·后处理 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 满足约束的风格化运动合成算法 | 第49-67页 |
| ·引言 | 第49-52页 |
| ·相关研究 | 第49-51页 |
| ·问题及解决方案 | 第51-52页 |
| ·逆运动学求解方法 | 第52-53页 |
| ·解析法 | 第52页 |
| ·数值法 | 第52-53页 |
| ·混合法 | 第53页 |
| ·数据集创建 | 第53-56页 |
| ·数据采集 | 第53-55页 |
| ·数据预处理 | 第55-56页 |
| ·低维运动模型 | 第56-57页 |
| ·风格可编辑的低维IK | 第57-60页 |
| ·实验结果 | 第60-65页 |
| ·风格提取结果 | 第60-61页 |
| ·收敛性能 | 第61-63页 |
| ·最终效果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 基于流形学习的运动合成方法 | 第67-83页 |
| ·引言 | 第67-70页 |
| ·相关研究 | 第67-69页 |
| ·问题及解决方案 | 第69-70页 |
| ·主测地线分析 | 第70-74页 |
| ·黎曼流形 | 第70-71页 |
| ·李群 | 第71-72页 |
| ·主测地线分析 | 第72-74页 |
| ·非线性运动模型 | 第74-75页 |
| ·基于PGA的逆运动学 | 第75-76页 |
| ·基于PGA的运动合成 | 第76-78页 |
| ·实验结果 | 第78-81页 |
| ·运动帧重建 | 第78-80页 |
| ·基于末端轨迹的运动变换 | 第80页 |
| ·基于关键姿态的运动合成 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 虚拟人个性化行为动画创作平台 | 第83-99页 |
| ·引言 | 第83-86页 |
| ·相关研究 | 第83-85页 |
| ·问题及解决方案 | 第85-86页 |
| ·虚拟人运动建模 | 第86-88页 |
| ·虚拟人情感与行为建模 | 第88-93页 |
| ·个性模型 | 第88页 |
| ·情感模型 | 第88-90页 |
| ·情绪模型 | 第90-91页 |
| ·行为模型 | 第91-93页 |
| ·虚拟人综合模型 | 第93页 |
| ·系统实现 | 第93-95页 |
| ·实验结果 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-99页 |
| 第6章 总结与展望 | 第99-103页 |
| ·本文的研究成果 | 第99-101页 |
| ·未来的工作 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
