朔州路桥建设有限责任公司网站,建设公司网站广告语,做网站的程序源码,软件开发的八个流程参考文献#xff1a;《人体运动合成中的机器学习技术合成综述》
根据机器学习的用途分类#xff0c;在图形学中使用到的大致如下#xff1a;
1 回归和函数逼近。回归是一种插值技术#xff0c;分析已知数据点来合成新的数据。
2 降维。从高维数的运动数据…参考文献《人体运动合成中的机器学习技术合成综述》
根据机器学习的用途分类在图形学中使用到的大致如下
1 回归和函数逼近。回归是一种插值技术分析已知数据点来合成新的数据。
2 降维。从高维数的运动数据中得到潜在结构。注意学习一下流行学习。
3 分类。监督学习技术提高数据的使用效率。
4 聚类。非监督学习技术。将数据分割为连续的群。最简单广泛的K均值法
5 决策。搜索假设空间寻找最优解决方案。注意学习决策树学习增强学习。
人体运动合成主流采用数据驱动的方法但是捕捉的数据缺乏灵活性。机器学习可以用于运动数据的合成、分类、分割、检索。
人体动画的计算机视觉和机器学习技术文献
Xiao Jun, Zhuang Yueting, Wu Fei. Computervision and machine learning in 3D hum an animation: a survey [ J] .J ournal ofC om puterAided Design Com puter Graph ics,2008, 20( 3) : 281 290 ( inChines e)
( 肖 俊, 庄越挺, 吴 飞. 计算机视觉与机器学习技术在三维人体动画中的应用综述 [ J] . 计算机辅助设计与图形学学报, 2008, 20( 3) : 281- 290) 回归和函数逼近 通过学习已有数据得到参数化模型以此来对运动进行控制。
①Rose采用RBF(径向基函数)对相同内容不同风格的运动插值
Rose C, Cohen M F, Boden heim er B . Verbsand adverbs:m ultidimensional motion interpolation [ J ] . IEEE C omputerGraphics and Applications, 1998, 18( 5) : 32- 41
②Rose采用RBF求解逆运动学问题得到满足约束的虚拟人位姿
Rose C F, Sloan P P J, Cohen M F. Artist-directedinverse- kinematics using radial basis function interpolation[ J ] . Compu terGraphics Forum, 2001, 20( 3) : 239 250
③学习运动混合全职合成新运动但是认为标注风格参数
Torresani L, Hackney P, Bregler C .Learning motion style synthesis from perceptual observations [ C] - Proceedingsof NIPS 19. Cambridge: The MIT Press, 2007: 1393- 1400
④高斯混合模型训练拳击数据
W ang Y, Liu ZG, Zhou LZ . Key- styling:learning motion style for real-time synthes is of 3D animation [ J] . ComputerAnimation and Virtual Worlds, 2006, 17( 3-4) : 229-237
⑤插值看着丢失数据的预测地统计学插值法
Mukai T, Kuriyama S . Geostatistical motioninterpolation[ J ] . ACM Transactions on Graphics , 2005, 24 ( 3 ) : 1062-1070
⑥机器学习逆动力学非线性反向优化风格化运动
Liu C K, Hertzmann A, Popovic Z. Learningphysics- based motion style with nonlinear inverse optimization [ J] . ACMTransactions on Graphics, 2005, 24( 3) : 1071- 1081
⑦小段运动推广到长运动或其他角色的运动上使用了高斯过程(GP)和RBF
Ikemoto L, Arikan O, Forsyth D .Generalizing motion edits with Gaussian processes [ J ] . ACM Transactions onGraphics,2009, 28( 1) : Article No 1
⑧使用HMM隐变量表示风格参数
Brand M , Hertzmann A. Style machines [ C]– Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series, ACM SIGGRAPH. NewYork: ACM Press, 2000: 183- 192
⑨两层统计模型线性动态系统(LDS)和转换关系(HMM表示)
Li Y, Wang T S, Shum H Y. Motion texture: atwo-level statistical model for character motion synthesis [ J] . ACMTransactions on Graphics, 2002, 21( 3): 465- 472
⑩线性时不变模型(LTI)运动风格的转换和过渡
Hsu E, Pulli K, Popovic J . Styletranslation for human motion [ J] . ACM Transactions on Graphics, 2005, 24 ( 3) :1082- 1089
⑪求解最大后验问题
Chai J X, Hodgins J K . Constrain tbasedmotion optimization using a statistical dynamic model [ J] . ACM Transactionson Graphics, 2007, 26( 3) : Article No 8
⑫高斯过程动态建模(GaussProcess Dynamic Model, GPDM),考虑的输入数据的时间结构
Wang J M , Fleet D J, Hertzmann A .Gaussian process dynamical models for human motion [ J] . IEEE Transaction sonPattern Analysis and Machine Intelligence, 2008, 30( 2 ) :283 298
⑬动态贝叶斯网络( dynamic Bayesian networks, DBN)对输入运动扩展
Lau M , BarJoseph Z, Ku ffner J . Modeling spatial and temporalvariation in motion data [ J] . ACM Transactions on Graphics, 2009, 28( 5) :Article No 171
⑭风格化运动控制器线性时变(lineartim e variant, LTV)系统处理平衡问题捕获运动提供风格
daSilva M , Abe Y, Popovic J . Interactive simulation of stylizedhuman locomotion [ J] . ACM Transactionson Graphics, 2008, 27( 3) : Article No 82
回归和函数逼近方法需要大量样本数据所以实时性不高适合动画制作和仿真不适合游戏和交互式编辑。
⑮对运动数据进行评价
Ren L, Patrick A, Efros AA, etal. A data- driven approach toquantifying natural human motion [ J ] . ACM Transactions on Graphics, 2005,24( 3) : 1090- 1097 降维
常用的有主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)
① PCA不同步速和步幅的行走引擎 Glardon P, Boulic R, Thalmann D. PCAbased walk ingen gine usingmotion capture data [ C] Proceedings ofthe Computer Graphics International. Washington D C: IEEE Computer SocietyPress , 2004: 292 298
② PCA风格化行走运动 Urtasun R, Glardon P, Boulic R, etal. Style-based motion synthesis[ J] . Computer Graphics Forum, 2004, 23( 4) : 799-812
③ PCA走路上楼梯 Li Chunpeng, Wang Zhaoqi, Xia Shihong . Motion synthesis forvirtual human using functional data analysis [ J] . Journal of Software, 2009,20( 6) : 1664- 1672 ( in Chinese)( 李淳芃, 王兆其, 夏时洪. 人体运动的函数数据分析与合成[ J] . 软件学报, 2009, 20( 6) : 1664-1672)
④ ICA子空间合成新运动 Mori H , Hoshin o J . ICAbased interpolation of human motion [C] Proceedings of IEEE InternationalSymposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation. New York:IEEE Press, 2003: 453-458
⑤ ICA提取风格传递给其它运动 Shapiro A, Cao Y, Faloutsos P. Style components [ C] --Proceedingsof the Conference on Graphics Interface. Quebec: Canadian Human-Computer CommunicationSociety, 2006:33-39
⑥ 多维尺度变换(multi-dimensional scaling, MDS)降维然后插值连接等操作 Shin H J, Lee J . Motion synthesis and editing in low-dimensionalspaces [ J] . Computer Animation and Virtual Worlds, 2006, 17( 3-4) : 219- 227 用降维辅助求解运动学问题(inversekinematics,IK)问题
⑦ 非线性PCA技术变尺度高斯过程潜在变量模型(scaled Gaussian process latent variable mode,SGPLVM)降维然后用非线性插值合成新姿态 Grochow K, Martin S L, Hertzmann A, et al. Style- based inversekinematics [ J] . ACM Transaction on Graphics, 2004,23( 3) : 522 531
⑧ 基于主测地线分析(principal geodesic analysis,PGA)逆运动学求解属于流行学习 Tournier M, Wu X, Courty N, et al. Motion compression usingprincipal geodesic analysis [ J] . Computer Graphics Forum , 2009, 28( 2) : 355-364
⑨ LTI系统误差平方和进行分割 Zhu Dengming, Wang Zhaoqi. Extraction of key frame from motioncapture data based on motion sequence segmentation[ J] . Journal ofComputer-Aided Design Computer Graphics, 2008, 20( 6) : 787-792 ( inChinese)( 朱登明, 王兆其. 基于运动序列分割的运动捕获数据关键帧提取[ J] . 计算机辅助设计与图形学学报, 2008,20 ( 6) : 787792)
⑩ 运动缩略图。运用MDS降为低维运动曲线寻找运动曲线与平均曲线距离最大的点确定关键姿态也就是全局意义上的最与众不同的姿态 Assa J, Caspi Y, Cohen-or D. Action synopsis: pose selection andillumination [ J] . ACM Transactions on Graphics, 2005, 24( 3) : 667-676
⑪ SOM(self organized map)自组织映射降维 Li Chunpeng, Wang Zhaoqi, Xia Shi hong, et al. Inverse kinematicsusing local support poses[ J] . Chinese Journal of Computers, 2007, 30( 11) :1982 1988 ( in Chinese)( 李淳芃, 王兆其, 夏时洪, 等. 基于局部支撑姿态的逆运动学求解[ J] . 计算机学报, 2007, 30( 11) : 1982-1988) 降维算法不具备实时性但是计算出低维模型后新数据的合成和分析都能实时得到。 分类
利用训练出的模型对输入数据进行预判提高数据的使用效率
① 模拟人摔倒连接动力学仿真和捕获数据但是对运动数据库搜索费时 Tang B, Pan ZG, Zheng L, et al . Interactive Generation of FallingMotions [ J] . Computer Animation and Virtual Worlds, 2006, 17( 3-4) : 271-279
② 利用神经网络(neural newworks,NN)对捕获数据分类 Pan Zhig eng, Chen g Xi, T ang Bing . A real-time algorithm forcharacter reactive animation generation [ J] . Journal of Computer Research andDevelopment, 2009, 46( 1) : 151- 158( in Chinese)( 潘志庚, 程熙, 唐冰. 一种实时虚拟人反应式动画生成算法[ J] . 计算机研究与发展, 2009, 46( 1) : 151-158)
③ 从运动捕获数据学习控制策略的方法 S ok K W , Kim M, Lee J. Simulating biped behaviors from human motiondata [ J] . ACM Transactions on Graphics,2007, 26( 3) : Article No 107
④ 自动对运动片段进行分类 ArikanO, Forsyth D A, O-Brien J F. Motion synthesis from annotations [ J] . ACMTransactions on Graphics, 2003, 22( 3) : 402- 408
⑤ 关系向量机加速出拳规则和风格的创建 ZhangL, Xiao J, Zhuang Y T , et al. Competitive motion synthesis based on hybridcontrol [ J] . Computer Animation and Virtual Worlds, 2009, 20( 2-3) : 225- 235
⑥ 相似帧聚一起一线任意时刻任意运动片段之间的过渡 PengJ Y, Lin I C, Chao J H, et al. Interactive and flexible motion transition [ J]. Computer Animation and Virtual Worlds, 2007, 18( 3-4) : 549- 588
⑦ 符合视觉感知规律的度量性方法 TangJ K T , Leung H , Komura T, et al. Emulating human perception of motionsimilarity [ J] . Computer Animation and Virtual Worlds, 2008, 19( 3-4) : 211-221
聚类
① 层次化聚类建立骨架运动学约束模型合成满足约束的人体动画 Ong E J, Hilton A . Learn t inverse kinematics for animation synthesis [ J] . GraphicalModels, 2006, 68( 5-6) : 472- 483
② 两层模型底层是HMM组织的原始运动数据高层是统计模型K均值聚类后的相似帧汇聚成群通过概率决定是否可能产生过渡 LeeJ, C hai J X, Reitsma P S A, et al . Interactive control of avatars animated withhuman motion data [ J] . ACM Transactions on Graphics, 2002, 21( 3): 491- 500
③ 使用PCA和概率PCA分割数据 BarbicJ, Safonova A, Pan J Y. Segmenting motion capture data into distinct behaviors[ C]-Proceedings of the Conference on Graphics Interface. Quebec: Canadian Human-ComputerCommunications Society, 2004: 185- 194
④ 处理时间缩放在高层使用简单的聚类检索效率高基于SOM WuS Y, Xia S H , Wang Z Q, et al . Efficient motion data indexing and retrievalwith local similarity measure of motion strings [ J] . The Visual Computer,2009, 25( 5-7) : 499- 508 决策
① 运动图节点是运动片段有向边是可能的过渡 Kovar L, Gleicher M , Pighin F. Motion graph s [ J] . ACM Transactions onGraphics, 2002, 21( 3): 473- 482
② 使用动态规划(dynamic programming,DP)技术对拳击运动数据进行预处理得到可以对外部环境进行实时反映的控制策略 LeeJ, Lee K H . Precomputing avatar behavior from human motion data [ C] -Proceedingsof Eurographics-ACMSIGGRAPH Symposium on Computer Animation. New York: ACMPress, 2004: 79- 87
③ 使用增强学习(reinforcement learning,RL)训练一张控制策略表记录用户输入和下一个运动片段的关系控制器根据此表实时响应用户输入适合交互式游戏 McCannJ, Pollard N . Responsive characters from motion fragments [ J] . AC M Transactionson Graphics, 2007, 26( 3) : Article No 6
④ 使用基函数代替最优控制策略函数实现次最优控制 TreuilleA, Lee Y J, Popovic Z. Near-optimal character animation with continuouscontrol [ J] . ACM Transactions on Graphics, 2007, 26( 3) : Article No 7
⑤ 基于树的拟合迭代算法扩展传统RL框架引入参数化运动和插值方法可在不影响控制效果的情况下减少输入样本数量 LoW Y, Zwicker M . Real-time planning for parameterized human motion [ C] --Proceedingsof Eurographics-ACMSIGGRAPH Symposium on Computer Animation. New York:ACMPress, 2008: 29-38
⑥ 支持向量机的离线训练简化运动片段的搜索过程 ChengX, Liu G D, Pan Z G, et al. Fragment-based responsive character motion forinteractive games [ J] . The Visual Computer, 2009, 25( 57) : 479- 485
⑦ 使用参数化运动表示和RL实现复杂运动控制自动选择少量数据构建简单的运动控制器并实现控制器的连接和转换通过迭代逐步改进基函数实现高复杂度的控制策略函数 LeeY J, Lee S J, Popovic Z. Compact character controller s[ J] . ACM Transactionson Graphics, 2009, 28 ( 5) : ArticleNo 169 在此把运动合成分为五类
1 运动混合即运动样本之间的插值
2 动态建模运动在时序上的分析和建模
3 动力学仿真考虑物理特性的运动合成
4 逆运动学满足末端约束的姿态合成
5 运动连接小的运动片段连接成长的运动序列
