面向虚拟人及人群的相机控制与规划技术

任何三维视觉体验都不可避免地取决于视点的位置、朝向和运动，因此在三维环境中控制一个虚拟相机是非常重要的研究方向。然而，面向虚拟人运动和人群仿真的相机控制方法还极少被人关注。本项目将针对这一问题展开研究，提出面向虚拟人运动的基于时空显著性的相机规划算法，将用户感知作为重要的指标，能得到更具表现力的的结果。还将提出基于预计算的实时相机控制算法，通过机器学习技术训练出具有智能的相机参数控制器。另外，本项目还研究多人运动场景和人群场景中的多相机实时控制算法，解决信息传达和帧平滑度之间的冲突。此外，本项目将开发一款可集成入3D游戏和虚拟现实仿真的实时相机控制引擎，并为主流图形工具软件开发相机规划插件，将研究成果转化为实用工具，证明算法的可用性。总之，本项目不仅具有重要的理论研究价值，还在运动概要生成、影视动画、三维游戏、交互式故事叙述、计算机仿真等方面有着广阔的应用前景。

本项目主要关注面向虚拟人运动和人群的相机控制方法，在该项目的资助下，完成了基于时空显著性的的相机规划算法、多人运动场景和人群场景中的多相机实时控制算法，并开发了可集成入3D游戏和虚拟现实的实时相机控制引擎，为主流图形工具软件开发相机规划与控制工具，将研究成果转化为实用工具。该项目注重实用性和系统化，主要研究成果包括：第一，基于运动面积和运动显著性的实时相机路径规划算法：通过分析运动捕捉数据中虚拟人的运动，结合虚拟人运动显著性给出一种新的虚拟人运动面积定义，并在此基础上提出了一种基卡尔曼滤波器的实时相机路径生成和平滑算法。第二，多人和人群场景多相机控制算法：结合了信息熵和相关性分析技术，将多人场景信息投影到各个相机的像平面，计算其信息熵及各个相机之间的相关性，从而得到相机路径和切换策略。第三，运动数据的动态可视化浏览器：基于双曲多维尺度变换技术，将运动数据参数映射到双曲流形上，实现了在低维平面上的可视化。第四，应用实例及验证方法：在多个应用系统和平台上运用了相机控制算法，并设计实验验证了算法的有效性。.在该项目的资助下，共发表5篇学术论文，其中3篇论文分别发表在图形学重要的学术刊物Computer Animation and Virtual Worlds, Visual Computer及Computers and Graphics上，同时被SCI和EI收录；还有1篇发表在计算机学报并被EI收录。另外，项目参与者共参加2次国际学术会议（德国和中国）和一次国内学术会议，并做口头报告。另外还有2篇论文仍在投稿和审稿阶段。.本项目的第二个目标是开发一个虚拟人及人群平台以及基于此平台的一套实用并高效的相机控制工具。基于这样的目标，除了上述发表的几篇论文之外，我们还在该项目的资助下开发了虚拟人及人群仿真平台，并在此平台和商用软件上实现了我们的算法。

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