人物造型模型与表演动画技术的制作方法 (3000字)

    人物造型模型与表演动画技术的制作方
               
           
               
                    法
               
           
               
                   
               
           
               
                    人物动画最显著的应用是影视制作。在《终结者ⅱ》、《玩具总动员》、《真实的谎言》、《夺面双雄》等电影的制作中都无不体现了人物造型模型和动画技术的魅力。
               
           
点子通
               
                    动画师总在不断寻求更具发展潜力的动画系统,希望利用最新的学术研究成果来修改和扩展当前的动画制作系统。人物造型模型就是使用图形建模工具,建立或者直接从真实环境中获取人物的三维模型。
               
           
热流道系统
               
                    由于人脸形状的复杂性和多样性,通过手工方法建立模型需要具备相应的生理学和图形学知识,并且需要较多的时间和精力,所以,目前的发展趋势是使用专用的设备或通过计算机视觉的方法自动获得人物的三维模型以及表面的颜信息。
               
           
           
           
           
       
   
       
           
               
                   
               
           
               
                   
                       
                   
                   
               
           
               
                    人物动画一直是计算机图形学中的一个难题,涉及人脸面部多个器官的协调运动,而且由于人脸肌肉结构复杂,导致表情非常丰富。在现有的技术水平下,惟有表演驱动的人脸动画技术能实现真实感三维人脸动画合成的目的。
               
           
               
                    人脸形状获取
               
           
               
                    为了获得面部几何形态,通常有两种主要的输入途径:三维输入和二维输入。最近也有人提出从人类学的定义构造一个具备人脸各种特征的通用模型,并施加一定的约束,产生满足要求的特定人脸模型。
               
           
               
                    1.三维输入
               
           
               
                    几何建模器(geometric modelers)是最传统的面部造型工具。通过标准的计算机图形技术可以进行人脸面部大多数器官的几何建
               
           
           
           
           
       
   
       
           
               
                    模,并且可以设计任意的面部模型。但由于面部结构的复杂性,该设计过程需要较多的时间和设计技巧。
               
熄火延时器           
               
                    使用三维扫描仪(3d scanner)和编码光距离传感器(coded light range sensor)是获得人脸几何形状最直接的方法,这两种方法都是依据三角测量学原理。 ct(计算机x射线断层扫描)和
               
           
               
                    mri(核磁共振成像术)通常用于医学领域,这些方法不仅能够获取人脸的表面信息,而且还可以得到诸如骨骼和肌肉的内部结构。这些附加结构对于更加精细的人脸建模和动画以及在手术模拟等医学应用中非常有用。
               
铅封螺丝           
               
                    2.二维输入
               
           
               
                    基于立体图像的照相测量术可以获得面部形状。先从不同的视点获取物体的两幅图像,运用图像处理技术得到两幅图像中的匹配点,通过三角几何学测量这些点的三维坐标。由于自动搜寻匹配点是一个难题,所以有时需要在脸部描绘网格。如果向面部投射一个规则的结构光(如线阵或方形网格),那么就可以直接从一幅二维图像中得到面部的三维形状。
               
           
           
           
           
       
   
       
           
                鸟笼拉手
                   
led电子灯箱控制器
               
           
               
                   
                       
                   
                   
               
           
               
                    3.人体测量学
               
           
               
                    基于人类学知识而不用图像可以辅助构造不同的人脸模型。这种方法分两步构造一张新的人脸:第一步,依据人体测量学统计数据产生对人脸形状的一组几何约束尺度集;第二步,用一个约束优化技术构造满足几何约束的曲面。尽管该方法能快速创建出令人称道的人脸几何的变化,但不能在颜、皱纹、表情和头发方面得到真实的再现。
               
           
               
                    模型重构和特定人脸适配
               
           
               
                    利用距离扫描仪、数字化探针或立体视差能测量得到人脸模型采样点的三维坐标,但获得的几何模型因为没有人脸结构信息,通
               
           
           
           
           
       
   
       
           
               
                    常不适于脸部动画。而且从各种途径获得的三维数据通常是庞大的散乱点集合,所以,为了能够用于动画制作,往往需要对其进行几何构形,将得到的数据精简到最少,这样才有利于生成有效的动画。  人脸面部特征通常以相同的次序排列,人脸形态变化了,但基本结构不会变化。因此,自然的想法是建立人脸的一般网格模型,在这个模型中带有必需的结构和动画信息。然后将该模型适配到特定人脸的几何网格,创建出个性化的
动画模型。当一般模型网格比采样数据网格的多边形少时,处理过程也包括了对采样数据的简化。
               
           
               
                    1.插值方法
               
           
               
                    假设大多数人脸的形状都可以由一个拓扑原型变化得来,那么,通过调整一个一般模型的构造参数可以建立不同的面部模型。但是,这种参数模型仅仅局限于那些构造
参数已知的情况,并且对特定人脸参数的调整非常困难。在离散数据的多变量插值问题方面,径向基函数(radial basis function,rbf)插值方法是一个行之有效的工具,所以也适用于类似人脸这样高维曲面的近似或平滑插值。现有的许多方法使用了基于rbf的插值技术,将一般人脸网格变化到特定人脸的形状。这种方法的优点在于:(1)通过插值可以得到丢失的数据点,所以源网格和目标网格不需要相同数目的结点;(2)如果选择了合适的匹配点,数学上可以保证能够将源网格变形到目标网格。
               
           
           
           
           
       
   
       
           
               
                   
               
           
               
                   
                       
                   
                   
               
           
               
                    2.计算机视觉方法
               
           

本文发布于:2024-09-22 04:19:10,感谢您对本站的认可!

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