承德運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)（傳統(tǒng)方式和基于視頻方式）制作詳細(xì)說明動(dòng)畫
2)運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)分類 運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)可分為傳統(tǒng)方式和基于視頻方式兩大類，如圖5.3所示。 傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)捕獲方法通常需要在演員的關(guān)節(jié)處貼上特殊的標(biāo)記，然后利用硬件設(shè)備跟蹤這些標(biāo)記 的位置和方向，從而生成一組運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。捕獲設(shè)備分為機(jī)械式、電磁式和光學(xué)式三大類。這類方法的 缺點(diǎn)是：捕獲設(shè)備的價(jià)格昂貴；運(yùn)動(dòng)捕獲過程繁雜；捕獲設(shè)備干擾了運(yùn)動(dòng)的自然和流暢。 而隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域在基于人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方面研究的進(jìn)展，基于視頻的人體運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)得到 了較快發(fā)展，這項(xiàng)技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺等多方面的研究領(lǐng)域，其核心是從單個(gè)或者多 個(gè)視頻序列中檢測、跟蹤并獲取人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，重建人體的3D運(yùn)動(dòng)，生成逼真的人體動(dòng)i曬。
具體而言，基于視頻的運(yùn)動(dòng)捕獲分為基于單目和基于多目兩大類。肇于單日視頻的人體運(yùn)動(dòng)捕獲 方法從圖像幀中提取人體關(guān)鍵點(diǎn)、區(qū)域、輪廓等特征，并進(jìn)行跟蹤，然后進(jìn)行3D估j+Hl，該方法有獲 取容易的優(yōu)點(diǎn)，但由于丟失了很多深度信息，導(dǎo)致捕獲的精度低。該類方法僅適用于對(duì)捕獲精度要求 不高的應(yīng)用。而基于多目視頻的人體運(yùn)動(dòng)捕獲是在多攝像機(jī)條件下進(jìn)行的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤。通常的方法 是從圖像中提取人體特征并跟蹤，然后通過對(duì)多個(gè)跟蹤結(jié)果的3D重建來得到人體的3D運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。近年 來，基于體素(voxels)的運(yùn)動(dòng)捕獲方法作為一種新的基于多目視頻的人體運(yùn)動(dòng)捕獲方法被提出，并得 到廣泛的運(yùn)用與研究。這種方法并不I I I I I ／，，，，，，，，，＼／ I I I *flash動(dòng)畫創(chuàng)作與后期視頻處理技術(shù)*
當(dāng)前自動(dòng)人臉檢測的標(biāo)準(zhǔn)方法，它使得人臉檢測從真正意義上 走向?qū)嵱谩Ｈ欢傮w而言，基于表象的人臉檢測方法需要大量的各種條件下的訓(xùn)練樣本，計(jì)算量大， 這是一個(gè)必須考慮的問題。將來一個(gè)可能的方向是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和結(jié)構(gòu)知識(shí)相結(jié)合，再綜合利用人工 智能解決一些復(fù)雜的人臉檢測情況，如遮擋、光照、圖像質(zhì)量等問題。 總而言之，在自動(dòng)人臉檢測中，精度和速度是兩個(gè)重要方面，研究者一般都希望一個(gè)系統(tǒng)既能有 很高的精度又能達(dá)到實(shí)時(shí)的速度，而這兩方面在實(shí)際系統(tǒng)中又常常矛盾。解決如何在保證精度的前提 下，有效地提高系統(tǒng)的速度問題，對(duì)于人臉檢測研究具有很重要的意義。
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