[发明专利]基于运动偏移映射的有韵律头部运动合成方法

说明书

技术领域

本发明属于手语运用技术领域，尤其是涉及一种基于运动偏移映射的有韵律头部运动合成方法。

背景技术

手语作为一种视觉语言，通过手、头、面部以及身体等多种模式协同表达。在不同的上下文环境中手势表达效果也不尽相同，通常体现在幅度，速度，节奏等韵律特征中。为了合成逼真的虚拟人动画，运用基于真实人体运动的捕捉技术可以解决该问题，但缺点是如果想产生一个相对于原始捕获数据稍加变化的运动就要重新再经历一次运动捕获的过程，工作量巨大因此不适用于实时的虚拟人动画。如何在原始运动数据基础上合成逼真、富有表现力的手语动画，各国学者做了相关的研究工作，方法主要可以分为两大类，内容如下：

一类是基于规则的，通过进行语言学分析以及上下文分析，依靠心理学家的经验知识，建立起语义动作的规则集，这些规则对应于虚拟人不同情境下的动作表达或者某一模式的行为方式。通过在系统中提供从文本语义到参数模型的控制，从而实现合成富有真实感的虚拟人动作。例如K.Perlin的虚拟人动画改进技术使用高层脚本及工具实现富有真实感的动画，系统可以让动画制作人员创建规则集并合成不同情境下的动作表达，从而完成交流。麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）的行为表情动画工具系统(The Behavior Expression Animation Toolkit，BEAT)提供工具使得用户可以根据需求加入他们想要的规则，当输入文本后，通过标记语言的解析和制定的规则集，从而实现富有真实感的虚拟人运动表达。利用基于规则的方法，可以在工具辅助交互的前提下，实现富有表现力的虚拟人动画。但是利用规则法，只是实现规则集中定义的语义动作，并未产生新的动作片段，因此无法实现从文本自动生成虚拟人的各种行为，具有一定的局限性。

另一类是基于学习控制的，从大量真实数据中学习到真实人的行为运动规律，再运用于虚拟人的运动控制中。Unuma等人提出通过对一个人的实际运动行为数据做傅里叶展开变换，使用一定的分析方法从中获取基本运动因子和性质因子。通过在频率域对性质因子进行相关处理，可以使得这一运动行为产生丰富的变化效果。Diane等人提出了通过使用一系列运动参数来建立一个效果模型(Effort Model)，实现基于两个关键点的手臂运动。她的运动控制理论产生了可以通过语义对运动效果控制的效果，在传统的关键帧动画和逆动力学技术的基础上，提供了新颖的定义和编辑动画的能力。通过学习控制方法可以很好的学习真实行为的规律。

但是上述的方法都是针对手语表达中手势韵律方面的研究，而针对头部如何能提高手语表达的真实感及运动规律的研究则较少，如何利用头部提高手语表达的真实感便成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于运动偏移映射的有韵律头部运动合成方法，以解决如何利用头部提高手语表达的真实感等问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于运动偏移映射的有韵律头部运动合成方法，包括：

将需要被处理的自然文本输入到手语标记语言系统中，该手语标记语言系统解析产生被处理的自然文本的内容信息、韵律标记和韵律结构；

设置一个参数和相对应的取值，读取所述手语标记语言系统中数据库里面该自然文本的内容信息相对应的词的手势数据并进行对头部关节自由度的动态时间规整，然后读取所述参数的取值，运用所述手语标记语言系统中的运动偏移映射方法对所述被处理的自然文本的内容信息相对应的词的手势数据进行处理，得到改变幅度后的运动信息；

对所述改变幅度后的运动信息配合所述被处理的自然文本的韵律结构，得到该自然文本的手语动画演示信息。

进一步地，其中，所述手语标记语言系统为中国手语标记语言系统（CSLML，Chinese Sign Language Markup Language）。

进一步地，其中，所述被处理的自然文本的内容信息为被处理的自然文本的手语词。

进一步地，其中，所述韵律标记为所述被处理的自然文本的内容信息中某个名词的强度信息。

进一步地，其中，所述强度信息为包括强调，节奏，情感的强度信息。

进一步地，其中，所述韵律结构为所述被处理的自然文本的内容信息中包含头部、表情、口型的手语表达模式。

进一步地，其中，所述参数的相对应的取值范围在0至1之间。

与现有技术相比，本发明所述的基于运动偏移映射的有韵律头部运动合成方法不仅能增强手语动画的真实感，同时还会提高到手语动画的可懂度，具有重要意义。