浅谈基于kinect动作捕捉中优化制作三维模型与动作表现

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1、浅谈基于Kinect动作捕捉中优化制作三维模型与动作表现　　摘要：随着现代数字科技的不断发展，kinect的诞生颠覆了虚拟人物在游戏中的单一操作，同样也对开发虚拟人物动作表现起到了积极地发展作用，改变了以往虚拟人物以手工调节动作为主的局势，展现了人机互动理念，满足了人们与虚拟世界交互的心理需求，真切的表达了人的情感和心灵感受。随着数字媒体的发展，Kinect的动作捕捉设备在精确度上可以完成大部分的动作辨别，捕捉到的动作与表情直接用于驱动动画的虚拟模型，同样这些捕捉计算到的人体数据可以直接应用到数字媒体中，数字媒体的发展让虚拟世界的

2、表现无论是在游戏还是在电影的创作和制作中应用的越来越广泛。　　关键词：kinect的动作捕捉；虚拟人物；动作　　一、虚拟人物的优化制作　　虚拟人物的优化：　　（一）解剖的艺术：　　达芬奇说“理论脱离实践是最大的不幸”虚拟人物的制作，绘画，雕刻都需要具备人体解剖学知识，如果对基础结构知识缺乏了解，则非常容易创造出含糊，不正确的形态。从人体解剖学出发，虚拟人物的基础造型分别建立在：“正确的人体比例，符合人物性格的骨架，表现表面特征的肌肉群”5正确的人体比例可以根据实际情况自己设定，一般8头高模型看起来体态更加优雅等：一副能体现人物性格

3、的骨架，决定了人物能做的动作，体现人物生性，同样人物的所有运动都源于骨架，是骨架支撑和推动肌肉的运动：肌肉群的掌握跟人物体型的胖瘦起着至关重要的作用。　　（二）赋予　　前期准备：对于一个模型创造人来说遇到的每一个虚拟人物都是独一无二的，针对于每一个生物，你应该要学会询问自己，从外形上，这个生物像什么，我是不是可以强化物体的特性，以至于在游戏中让虚拟人物形象得以体现：在整个制作过程中，这个生物需要作什么动作：是否需要为一些特定的镜头提供特殊的模型或者特定于镜头的模型等，模型布根据动作来进行布线，有针对性的进行动作的与模型的设定。　　

4、生物概况：根据生物的体型和体重来判断，虚拟角色的运动轨迹：猜测其行为举止，虚拟模型的制作，在制作模型的过程当中，一定要为其赋予个性　　（三）线　　在制作的过程当中，虚拟人物尽可能多的方形拓扑，四边行有助于制作流程中所有人的工作，它既能在细分时保持体表光滑，也能最小化素材的拉伸度，使权重能在蒙皮权重变形时均匀分布，肌肉线条的的建立与规划，正确的循环线条相对来说比较简单，但模型的建立需要遵循正确的肌肉线条，如果正确的创建了环形边，我们就可以为模型决定体表外观了，主要边缘线条显示了生物的主要肌肉所处的位置，同样也为后期的骨骼动画增添生动

5、性，对基于kinect的动作捕捉，虚拟人物的动作反应更加形象化。5　　二、虚拟人物动作的绑定　　（一）两足动物（Biped）是一个非常优秀的工具，它的设置方便快捷，因为可更改的参数不多，所以出错的概率也很低，如果没有其它功能更强大的软件的话，那么Biped（两足动物）命令为你提供了一个出色的动作捕捉解决方案.但对于kinect的动作捕捉还是存在很大不足之处，例如骨骼放置的诸多局限，这一点在局限两足动物的形体外表，让除两足动物以外的模型无法在进行绑定：基础分级结构无法修改，让超出两足动物的动作无法进行：Biped（两足动物）工具脚本

6、难以修改，不论是建模还是kinect动画的收集，都必须遵照Biped（两足动物）工具默认进行，随着数字媒体的发展，kinect的捕捉技术越来越成熟，两足动物的骨骼已经无法满足要求。　　（二）角色动画工具（CAT）使用模块化的组件来创建最终骨骼模型，这些组件可以被连接在一起，相对于Biped（两足动物）来讲，前者拥有较大的灵活性，其骨骼的自定义程度也很高，因为大多数模块化组件是基于3dsMax控制器系统构建的，同样角色动画工具的分级结构也是可以编辑的，在接收动作捕捉数据方面表现也相对较好，还有一些内嵌的工具可以让动画制作变得更轻松，

7、比如姿势的保存，动画素材保存等。5　　（三）自定义骨骼工具可分为三大组件，第一就是关节与骨骼，第二就是皮肤，第三位导出的版本，自定义的骨骼工具它可以绑定流程进行全面的控制并且可以提供最多的选择，基本上没有限制，场景和节点上也不会出现多余，能更加直观的诠释自己的想法和按照自己预先设定好的工作流程来，没有传统功能的限制，全面控制设置的更改，脚本的编写，动画的编辑和创建，同样也是很消耗时间的，在此基础上，动作捕捉原理基于kinect的3D摄影，动作捕捉会存在差异性。由于自身的局限和环境差异性的存在，让虚拟人物无法接收到具体动作，而产生乱

8、动，在模型方面利用肌肉线条避免在模型乱动的穿插，在动作方面，利用自定义骨骼工具中的IKSolver对骨骼进行自定义的约束，通过实现锁定IK的的旋转角度，来带到限制虚拟人物做出不合理的人物动作，避免穿镜.　　三、kinect的动作捕捉启示和发展前景