论文动作捕捉实验教学内容设计，本文是实验教学类论文如何写和动作捕捉和教学内容和实验有关本科论文怎么写.
摘 要：动作捕捉技术常常用在好莱坞电影中的特技及动画影视作品中,已成为三维动画制作的一种重要技术.国内动捕教学受限于设备、场地和教师等因素,鲜少有高校开设此实验课程.本文在美国魔神三维动作捕捉分析系统环境下,提出动作捕捉实验教学内容的设计,让学生深入动画产品生产和制作一线,了解动作捕捉制作动画全过程,培养学生的综合职业能力,满足社会高端人才的需求.
关键词：动作捕捉；实验教学内容；实训教学
本文系武汉市市属高等学校教学研究项目——动画专业动捕实训教学研究与实践（项目编号：2014103）
一、引言
传统的三维动画制作主要依靠Maya或3DAX等三维软件来制作,角色动作由动画师K帧调整,这种创作方式需要投入大量的创作人员与创作时间,效率很低.在高质量的商业动画创作中,一个熟练的动画师每天也只能制作数秒的动画.而当今国际三维动画的发展程度跟日新月异的计算机技术密不可分.近年来,一种新的动画制作技术——动作捕捉技术常常用在好莱坞电影中的特技及动画影视作品中,并逐渐成为三维动画制作的一种重要技术.动作捕捉技术最显著的优势在于其可以大幅提高动画的创作效率.传统动画创作中角色的动作主要依赖于动画师的经验,往往需要经过长期的训练.而应用动作捕捉技术可以大大降低角色动作的创作难度,减少对于创作者经验、技巧的依赖,最关键的是,动作捕捉系统记录的是物体的实际动作,捕捉到的动作的每一帧都是关键帧,所以动作精准流畅,效果非常逼真.经过动作捕捉之后,CG角色有了自己的动作、表情,就算是具有丰富经验的动画师也难以创作出如此逼真的动作.因此,近年来动作捕捉技术应用到了大部分的好莱坞电影中,如大家熟悉的《阿凡达》《指环王》《金刚》等都大量使用了动作捕捉技术1.
为了将教学与市场应用接轨,有助于培养动画行业高素质人才,需要在三维动画领域开设动作捕捉课程,才能让学生深入动画产品生产和制作一线,在教师的指导下,运用所学的知识,了解动作捕捉制作动画全过程,培养学生的综合职业能力,满足社会高端人才的需求.但目前在各高校中鲜少有学校开设此门课程,究其原因主要有两个.一是动捕设备比较昂贵.目前比较好的动捕设备主要是英国的Vicon、美国的魔神和国内的天远等,这些系统造价不菲,动则上百万,一般的企业和高校难以承受.二是缺乏相关的实训教材和系统.魔神等系统的核心技术完全来自国外,外国的设计者并未设计此系统的教学实训指南,导致在实际的教学中需要自己构建动作捕捉实训教学体系.
因此,虽然国际上动作捕捉技术应用在动画创作过程中有着十分突出的优势并有着很好的发展前景,但受限于经费和人才的因素,国内动捕实训教学很难开展.而随着动捕技术在国外广泛的应用在虚拟现实、医疗、工业、体育竞技分析、科研等诸多领域,开设动作捕捉课程是势在必行.
二、运动捕捉技术介绍
运动捕捉系统按工作原理可将其分为以下几类：声学式、光学式、电磁式、机械式和基于视频的运动捕捉系统2.光学式运动捕捉系统具有较成熟的技术、较高的采样率、运动受限小的特点成为目前使用最广泛的一种捕捉系统,如魔神、Vicon等都是属于光学式运动捕捉设备.该系统通过对附着在运动目标上的特定标记点进行跟踪和监测,最终获得运动捕捉数据,达到动作捕捉的目的.在运动捕捉时,在捕捉对象的主要关节处粘贴一些标志点（Marker）,这些标志点具有发光的特点,摄像机接收标志点反射回来的光线,获取标记点在二维图像中的位置3.如果一个标记点同时为多部相机所见,则可计算出标记点在三维空间中的坐标信息4,以此获得光学式运动捕捉数据5.
三、实验教学设计
(一)运动捕捉系统实验环境搭建
本课程的实验环境设定的是美国魔神三维动作捕捉分析系统.作为教学使用,选用8个Raptor-4动作捕捉系统镜头环绕在动作捕捉区域,只能用于单人的动作捕捉.通过对捕捉区域中演员的动作进行捕捉,将捕捉数据传送到运动数据捕捉工作站中.
实验中主要用到：
Raptor-4镜头：精度0.058mm,采用了美国Micron公司的MIMV40传感器,在2352× 1728象素的模式下工作,频率可以达到每秒200帧.较小分辨率的情况下,采集频率可升至10,000帧/秒.Cortex实时操作及分析软件：提供给用户简单而强大的操作及处理环境,用户可以在统一环境下完成设置、校准、捕捉、识别、匹配、建模、编辑及数据分析及输出功能.支持32位及64位操作系统,提供cortex无线控制器,可以单人完成系统操作.
动作捕捉系统配件（配套）：
（1）数据线-独立的网络线及电源连接线类型,Ethernet（工业标准）及Power Lemo连接器,通过专用实时分析处理软件,使用标准TCP/IP数据通讯协议；
（2）专用云台；
（3）配套强力夹；
（4）专用三角架（与镜头数量匹配）；
（5）动作捕捉专用紧身服装；
（6）动作捕捉专用反光点套装；
（7）设备配套用附件,用于设备架设、L和T型动态校准棒及捕捉辅助材料等.
(二)实验教学内容设计
1.实验概述
整个实验流程是利用红外镜头实时采集演员的动作,在Cortex中输出整个动作采集的数据FBX.将数据导入到Maya中进行修帧,修补噪声数据,确定关键帧.最后将关键帧转换为骨骼数据,在三维软件中绑定角色,从而使角色赋予了捕捉的动作形成动画.通过这种实验流程,使学生懂得动作捕捉动画的制作流程,提高了学习热情,为以后的动画制作打下了很好的基础.2.实验关键步骤
（1）设备连接：启动工作站,插入主加密狗.打开Cortex软件,启动摄像头连接,如果连接正常,8个动作捕捉镜头会变红色,而且,在Cortex软件上会出现8个方框显示摄像头的捕捉区域.
（2）扫场：扫场的目的是在捕捉区域内测试摄像头是否能完整的捕捉到整个捕捉区域内的动作标记点.将T型动态校准棒准备好,在捕捉区域内挥舞扫场.扫场的方向是前后左右上下都需要扫,T型棒扫过的地方在Cortex摄像头捕捉区域中会显示捕捉到的点数据,扫场的速度最好接近于模特运动的速度,这样可以更准确的测试摄像头是否能捕捉到所有数据.如果8个摄像头捕捉区域的点已经全部铺满,则所有摄像头工作完毕,会自动“嗖”的一声提示校准完成.在扫场的过程中最好不要自行停止校准,以防有的摄像头不能捕捉到某些区域的动作而导致最后三维数据坐标变换的错误.
（3）水平定位：为了定位三维坐标的原点和方向,需要使用L型动态校准棒.L型棒的长柄对应的是三维Z轴方向,一般是演员表演正面的方向,也是摆放摄像机的方向.调整L型棒短柄,上面有个小球,摆置在中间使其达到水平.
（4）演员动作测试：前续的准备完成后,就需要给演员模特穿上动作捕捉专用紧身服装,贴上标记点.演员的选取需要注意,演员的身高比例必须和动作捕捉专用紧身服相匹配.演员穿好衣服后,就开始在衣服上贴标记点了.关于标记点的粘贴,并不是无规则的,必须覆盖所要捕捉的骨骼.关于如何设置标记点的研究有很多,太多的标记点会导致捕捉的数据过大,太少了不能涵盖所要捕捉的骨骼.在这里,可以采用最常用的BVH或A/AMC的骨架模型和几个辅助标记点来贴标记点.接着,演员可以做基本动作进行T-pose的动作测试,在Cortex中检测下标记点在基本动作中是否无误.如果发现有丢失或遮挡标记点的现象可以进行调整,直到基本动作都能正确捕捉为止.
（5）演员的动作捕捉：在捕捉区域内,演员开始进行表演,同步进行动作的捕捉.表演结束后,将数据导出保存为FBX文件.
（6）噪声数据的处理：由于标志点在采集过程中可能发生遮挡、混淆或丢失,采集到的运动捕捉数据容易出现误差和伪数据产生噪声.需要对噪声数据进行处理和修补丢失的数据.在Maya中根据动画曲线使用插值和逐帧调整的方法将捕捉数据中的错误修正,保证动作的准确和流畅.
（7）骨骼绑定：将贴标记点的骨架模型与骨骼进行绑定.将动捕数据中的各个标记点与骨骼上的关键节点进行映射,使得骨骼得以由动捕数据中标记点的空间位置数据驱动而运动起来.
（8）角色模型与动捕数据的绑定：将角色导入到Maya中与骨骼绑定,K帧从而驱动角色模型,使角色具有捕捉到的动作形成动画.
3.实验设计
本实验课共计32学时,其中教师讲授16个学时,分4次课进行,每次4个学时.学生实践16个学时,分2次进行,每次8个学时.教师讲授内容如下：
（1）第一次课的内容主要是要学生熟悉动作捕捉环境和设备,了解各设备的功能,学会动捕设备的连接启动,学会扫场、水平定位等初始准备工作.
（2）第二次课的内容需要学生学会如何给演员穿动作捕捉专用紧身服以及粘贴标记点.在演员动作测试过程中学会如何在Cortex中检测标记点是否粘贴正确.
（3）第三次课的内容主要是学习对演员的动作进行捕捉,以及捕捉数据的噪声处理.
（4）第四次课的内容是如何将标记数据和骨骼进行映射,以及如何驱动角色进行动作.
通过本实验的实践,学生能完整的掌握到光学运动捕捉技术在三维动画上的运用,使学生学习的内容紧跟时展的前沿,为将来的动画学习打下了良好的基础.
四、结语
本实验教学将在动画专业本科进行实践,将每个班分成2组采用小班教学.由于本校艺术学院采购了美国魔神动作捕捉系统,使教学具备良好的实验环境,使教学和行业接轨,提高了学生的职业能力和就业率.
注释：
1.许乐, 朱柏宇,计算机技术与电影真实感的建立：以动作捕捉技术和奥斯卡视觉特效奖为例[J].北京电影学院学报,2014（1）：64-72.
2.向泽瑞,友锦亦,徐伯初,李娟.运动捕捉技术及其应用研究综述[J].计算机应用研究,2013,30（8）：2241-2245.
3.潘华伟,孟奇,高青鸣.一种新的运动捕获数据转换方法[J].计算机工程,2012,38（2）：17-20.
4.张迪.基于运动捕捉数据的三维人体运动合成[D].长安大学,2015.
5.谭光华,周美兰,高青鸣,李仁发.光学运动捕捉系统中标记点自动注册与预测算法[J].模式识别与人工智能,2014,27（7）：611-616.
该文结束语：上述文章是一篇关于动作捕捉和教学内容和实验方面的相关大学硕士和实验教学本科毕业论文以及相关实验教学论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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