结合深度自编码和时空特征约束的运动风格转移方法

摘要：

运动风格化处理综合运用了运动编辑技术, 可以较好地满足不同动画师对运动风格处理的要求. 针对运动数据驱动方式的风格化处理存在未考虑运动时序性而导致姿态不协调和运动不自然等问题, 提出一种结合深度自编码和时空特征约束的自动风格转移模型. 首先根据用户对风格转移的要求把运动分解为行为运动和风格运动; 其次通过在深度自编码网络模型中增加历史运动序列关联信息建立风格特征提取模型, 分别对行为运动和风格运动的时空特征进行提取; 最后使用格拉姆矩阵对提取的特征建立运动风格转移约束, 自动实现把一个运动的风格特征转移到另一个运动的行为内容上. 实验结果表明, 文中方法能够实现多种不同种类运动风格转移, 并且转移后生成的运动序列风格自然和真实; 此外, 相关实验证实了文中提出的模型具有较强的泛化能力和自适应性.

关键词：深度自编码、运动风格转移、时空特征约束、格拉姆矩阵

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61673185,61673186;福建省自然科学基金2017J01112;华侨大学科研创新能力培养资助项目1611414006

在线出版日期：2018-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：946-956