承德運動捕獲技術（傳統(tǒng)方式和基于視頻方式）制作詳細說明動畫
2)運動捕獲技術分類 運動捕獲技術可分為傳統(tǒng)方式和基于視頻方式兩大類，如圖5.3所示。 傳統(tǒng)的運動捕獲方法通常需要在演員的關節(jié)處貼上特殊的標記，然后利用硬件設備跟蹤這些標記 的位置和方向，從而生成一組運動數(shù)據(jù)。捕獲設備分為機械式、電磁式和光學式三大類。這類方法的 缺點是：捕獲設備的價格昂貴；運動捕獲過程繁雜；捕獲設備干擾了運動的自然和流暢。 而隨著計算機視覺領域在基于人體運動跟蹤方面研究的進展，基于視頻的人體運動捕獲技術得到 了較快發(fā)展，這項技術涉及計算機圖形學、計算機視覺等多方面的研究領域，其核心是從單個或者多 個視頻序列中檢測、跟蹤并獲取人體運動數(shù)據(jù)，重建人體的3D運動，生成逼真的人體動i曬。
具體而言，基于視頻的運動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動捕獲 方法從圖像幀中提取人體關鍵點、區(qū)域、輪廓等特征，并進行跟蹤，然后進行3D估j+Hl，該方法有獲 取容易的優(yōu)點，但由于丟失了很多深度信息，導致捕獲的精度低。該類方法僅適用于對捕獲精度要求 不高的應用。而基于多目視頻的人體運動捕獲是在多攝像機條件下進行的人體運動跟蹤。通常的方法 是從圖像中提取人體特征并跟蹤，然后通過對多個跟蹤結果的3D重建來得到人體的3D運動數(shù)據(jù)。近年 來，基于體素(voxels)的運動捕獲方法作為一種新的基于多目視頻的人體運動捕獲方法被提出，并得 到廣泛的運用與研究。這種方法并不I I I I I ／，，，，，，，，，＼／ I I I *flash動畫創(chuàng)作與后期視頻處理技術*
當前自動人臉檢測的標準方法，它使得人臉檢測從真正意義上 走向實用。然而總體而言，基于表象的人臉檢測方法需要大量的各種條件下的訓練樣本，計算量大， 這是一個必須考慮的問題。將來一個可能的方向是基于統(tǒng)計學習和結構知識相結合，再綜合利用人工 智能解決一些復雜的人臉檢測情況，如遮擋、光照、圖像質量等問題。 總而言之，在自動人臉檢測中，精度和速度是兩個重要方面，研究者一般都希望一個系統(tǒng)既能有 很高的精度又能達到實時的速度，而這兩方面在實際系統(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，對于人臉檢測研究具有很重要的意義。
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