基于时空搜索数据处理的光学运动捕捉数据处理方法

摘要

本发明公开了基于时空搜索数据处理的光学运动捕捉数据处理方法。该方法基于光学人体运动捕捉散乱数据的时空信息，提出了时空搜索数据处理算法。由于光学运动数据采集频率高，运动数据的前后帧之间在时间轴上成平滑线性关系，人体骨架关系的约束使得各帧数据在空间位置上遵循一定的拓扑关系。时空搜索数据处理算法合理地利用了运动数据时间轴上的线性关系和空间位置上的拓扑关系作为约束条件，有效地对三维运动数据进行了预测和跟踪，并对噪声数据进行去噪处理，对缺失运动数据提出基于刚体的补点算法，进行合理的补缺。本发明的有益效果是，在处理过程中无需人工干预，并能满足实时性要求。提高了匹配效率。

主权项

1、基于时空搜索数据处理的光学运动捕捉数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立人体几何模型和确立人体标记点摆放方式，导入人体模型和参数；2)建立人体生理结构分块模型。导入人体生理结构分块模型参数；3)建立具有人体运动学约束的树形人体结构骨架模型；4)利用当前帧的前几帧一匹配刚体结合二次Lagrange插值函数和人体运动学原理，预测当前刚体大致空间位置；5)建立一种改进的刚体匹配模型。处理在运动过程中，当肌肉和皮肤发生比较大的变化和捕获数据滞后而导致的刚性结构被破坏问题，改进的刚体匹配模型能够合理地还原数据到模版结构，达到数据的精确跟踪匹配，调用改进刚体匹配方法进行刚体匹配；6)建立基于刚体的补点算法模型。在以上步骤的约束下进行运动数据的跟踪匹配处理，检查是否成功匹配，对未成功匹配的数据调用基于刚体的补点算法进行补点处理；7)对每帧跟踪匹配后的运动数据进行结构校验，得到最终的标定数据；8)将成功标定的运动数据按照读入的格式写入数据文件。