实现虚拟仿真人实时表达情感交互

在人工智能的背景下，虚拟仿真技术在娱乐、教育、医疗和军事等领域有着广阔的应用前景。 随着计算机视觉和图像处理技术，特别是3D建模算法和实时渲染技术的进步，虚拟仿真领域正朝着更逼真、更自然的方向发展。 然而虚拟人作为一种虚拟仿真系统，如何在计算机视觉和实时渲染技术支持下，实现对其运动、姿态、表情等复杂状态下的实时控制是一个难点。 本文针对虚拟人运动姿态控制中的难点问题，提出了一种基于运动估计和基于动作序列分析的运动姿态控制方法。 该方法通过对其进行实时跟踪和精确估计，并根据其状态进行相应地调整，实现了对虚拟人动态交互动作中各姿态间的快速切换。 实验结果表明该方法可以有效地对虚拟人体进行实时、准确地捕捉与控制。

　　1运动估计

　　[1]本文所提出的方法利用 Kalman滤波器对人体运动进行跟踪，并对运动进行精确地估计，以获得更为真实的人体姿态。 [2]本方法在每一帧图像中检测出一个点，然后利用 Kalman滤波器将目标点与所有帧图像中的点进行比较，并通过计算两个点之间存在的最大距离来获得该目标节点的位姿信息。 [3]对于每一个关键帧，将其位置更新为一组对应于每个关键帧的参数表示。 [4]根据所检测到的关键帧间的位姿信息进行判断是否可以满足实时运动姿态控制。 [5]在每一次捕捉之前对相应数据进行预处理，如：(1)通过使用 Kalman滤波器对人体运动进行跟踪;(2)在运动之前通过使用 Kalman滤波器预测目标节点间的位姿;(3)在运动之后用一个简单、准确的方法来计算人体节点间的位姿。 [6]本方法可以根据不同关键帧之间是否存在最大距离这一信息，来决定是否满足相应速度条件下的实时运动控制。

　　2实验结果及分析

　　(1)虚拟仿真人运动姿态控制实验：本文在 MFC中设计了包含头部、肩部和胸部的运动动作，并实现虚拟仿真人的姿态快速切换，完成了头部和肩部运动的实时控制。 (2)虚拟仿真人表情转换测试：通过设置人脸不同的特征，对各人脸表情进行提取并制作出相应的面部表情。 (3)虚拟仿真人情绪检测：将识别得到的表情信息反馈到虚拟仿真人，并生成各种情绪。 (5)系统性能测试：为系统提供稳定性测试环境，通过对硬件进行选型及调试，保证软件运行可靠性。 (6)对算法有效性测试：本文设计了算法验证环境，并实现了基于运动估计和动作序列分析算法实现快速运动姿态切换;同时为进一步验证所提出算法的有效性，还设计了一套交互系统在硬件上进行验证。

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