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基于蜂窝的多角色交互性动画合成被引量：3: 2013年; 为了合成应对不确定数目对手和不确定攻击类型动作的多角色交互性动画,提出基于蜂窝结构和咏春拳的四门原理方法.该方法将复杂网络和人群动画相结合,分别提出了基于蜂窝结构的随机图和均匀网络来合成多角色交互性动画;采用将运动重建和动作识别相分离的策略,并使用一个双级结构来重建用户运动,使得用户可以控制虚拟角色参与交互性动画合成.实验结果表明,文中方法可以实时地合成逼真的多角色交互性动画.; 王鑫柳敏乾王万良; 关键词：蜂窝复杂网络

基于可变形运动模型的多角色语义化运动合成: 2015年; 对于一个完整的虚拟环境而言,智能的人群运动会使其更为生动、逼真。针对人群运动数据存在维度高、可控性差的问题,提出一种多角色可变形运动模型,其将人体运动分解为几何与时间变化两部分,并使用PCA算法进行有效降维,构建可变形运动模型的低维语义空间。实验结果表明,提出的方法能根据语义需求调节语义参数,实现多角色的语义化运动分析与合成。; 王鑫陈秋迪梁朝凯王万良

基于流形学习的人体动作识别被引量：30: 2014年; 目的提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE(Lalpacian eigenmaps)流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。; 王鑫沃波海管秋陈胜勇; 关键词：KINECT SENSOR 人体动作识别流形学习 HAUSDORFF距离深度数据

基于局部匹配窗口的动作识别方法被引量：1: 2014年; 在词袋模型基础上,综合考虑姿态之间的时序约束关系,提出一种基于局部匹配窗口的动作识别方法.首先采用人体姿态差别作为动作序列特征描述.其次,在模型学习阶段,使用局部训练法而非传统的整体训练法来提高特征词汇的表征性;在特征量化阶段,使用自适应局部线性重构策略来给特征基更灵活的权值;在对象描述阶段,分别使用时间金字塔、滑动窗口2种方法将整个动作序列划分成多个局部动作片段,进而通过连接各个局部动作片段的特征来描述整个动作序列.最后使用直方图相交操作来完成特征匹配工作.在MSR Action3D数据库上测试了所提算法的性能并与已有的动作识别方法进行对比,结果表明,该方法的识别效果较优.; 王鑫沃波海陈良秀管秋陈胜勇; 关键词：深度图像

基于可变形运动模型和运动片元的多角色运动合成被引量：1: 2014年; 为了实现多角色运动合成,提出将多角色可变形运动模型与运动片元相结合的方法.在运动片元构造阶段,使用多角色可变形运动模型来为片元库增加语义相同而细节不同的多角色交互性运动片元;在运动片元拼接阶段,使用随机抽样算法和确定性搜索算法相结合的策略来拼接运动片元;在多角色运动合成阶段,使用自顶向下策略匹配存在环境约束的情况,并使用大片元优先策略匹配片元形状不规则的情况.实验结果表明,该方法能实现运动片元间的平滑过渡,得到在时间上连续、空间上不重叠的无缝拼接图.; 王鑫陈秋迪王万良

速度场驱动的人群宏观行为与疏散模拟研究被引量：1: 2012年; 目前人群疏散的行为动画应用较少,根本原因在于需要设置大量参数,从而需要大量的手工交互。针对此问题,提出了一种速度场驱动的人群宏观行为表示方法。方法包括人群运动实验、典型速度场提取、交互式人群速度场设计和人群行为动画合成等4个步骤。以该算法为核心开发了三维虚拟人群仿真系统,实验结果表明该方法交互工作量小,仿真结果逼真,具有广泛的应用面。; 刘涛王鑫; 关键词：速度场视频跟踪行为动画

人体几何建模方法综述被引量：2: 2015年; 人体建模是计算机图形学与计算机视觉领域的重要研究课题,而人体几何建模则是人体建模的基础。人体几何建模技术发展至今,已经出现了大量的实现方法。回顾和总结了人体几何建模领域一些最新的研究成果,将其分为直接建模方法、2D图片识别方法、模板匹配方法、统计综合建模4大类,并且对人体几何建模方法的未来发展趋势进行了展望。; 王鑫杨延红陈胜勇

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国家教育部博士点基金(20113317110001)