基于高速测距设备的无标记点运动捕获关键技术研究

基于高速测距设备的无标记点运动捕获方式能够满足运动捕获更真实、更便捷的技术发展目标，因为它在获取到肢体运动数据的同时，还能捕获到高精度的形体表面形变数据。但由此获取的运动捕获数据有噪声大、采样不完整、采样帧之间没有对应等缺点，导致获取的原始数据难以直接应用。本项目的研究对象为通过高速测距设备获取的运动捕获数据，主要研究内容为针对该研究对象的骨骼运动和形体表面形变数据提取、过滤算法，包括骨骼提取技术，一致骨骼生成技术，运动捕获数据修复技术，时空一致的形体表面重建技术，运动捕获虚拟采集环境构建，相关算法的性能评价与分析方法，最佳采集设备布局模型，基于约束流形的骨骼运动和形体表面形变运动过滤算法，大规模运动捕获数据高效处理算法以及研制相关的运动捕获数据处理系统。本项研究是目前运动捕获技术领域中的国际性研究热点，在虚拟现实、数字娱乐、运动医疗、体育辅助训练中有重大的理论与应用前景。

本项目针对通过高速测距设备获取的运动捕获数据噪声大、采样不完整、采样帧之间没有对应等问题，进行了深入的理论探讨和技术研发，提出了一种针对时变运动捕获点云数据的一致骨骼和运动数据提取算法、一种基于一致骨骼的缺失点云修补算法、一种基于点云数据的时空一致表面重建处理算法。在此基础上，我们提出并实现了一种基于实际采集任务的最佳采集设备布局方案解决方法,研发了一个高效的无标记点运动捕获及数据处理系统框架，在揭示影响该系统性能的主次因素及影响规律的基础上，建立起该类系统的性能评价方法，为高精度实时运动捕获系统的研制奠定了一定的理论与技术基础。此项目研究成果可以用于数字娱乐、运动医疗、体育辅助训练等应用, 在计算机图形学和虚拟现实等领域具有重大的理论意义和实用价值。