交互式虛擬人運動生成的控制算法研究的開題報告一、研究背景及意義隨著計算機圖形學、計算機視覺與深度學習等技術(shù)的日益發(fā)展，交互式虛擬人已經(jīng)成為了越來越普及的形式?？梢栽谔摂M現(xiàn)實游戲、視頻直播、在線教育等場景中看到。然而，設計一個具有高度情感表達與人性化養(yǎng)成的交互式虛擬人，需要面對的問題是非常多且復雜的。其中一個最基本的問題是如何優(yōu)化控制算法，讓虛擬人的動作更加自然流暢，更符合人類說話、走路、跑步、拿東西等基本動作的習慣方式。這對于交互體驗的提升和虛擬人性格特征的表現(xiàn)具有重要意義。二、研究內(nèi)容與方法本文擬從交互式虛擬人的關(guān)鍵運動特點入手，研究如何優(yōu)化虛擬人控制算法，實現(xiàn)人性化與流暢自然的動作表現(xiàn)。研究內(nèi)容囊括以下四個方面。（一）基于深度學習的虛擬人動作捕捉我們將利用深度學習技術(shù)，對真實人類運動進行捕捉，并建立虛擬人運動數(shù)據(jù)庫。此外，我們將利用深度學習技術(shù)，讓虛擬人進行基本運動表現(xiàn)學習，進而讓虛擬人的動作表現(xiàn)更加自然。具體方法將包括深度學習算法、運動捕捉技術(shù)、分類與回歸學習等技術(shù)。（二）關(guān)鍵骨架點運動優(yōu)化我們將研究如何優(yōu)化虛擬人關(guān)鍵骨架點運動，即通過特征點的運動，讓虛擬人的表現(xiàn)更加豐富和自然。具體方法將包括基于骨架點分析的動作劃分方法，動作驅(qū)動等技術(shù)。（三）虛擬人姿態(tài)控制算法研究我們將研究如何從姿態(tài)的變化角度對虛擬人運動進行控制，讓虛擬人的運動表現(xiàn)更加流暢。具體方法包括基于深度學習的姿態(tài)預測算法、姿態(tài)匹配等技術(shù)。（四）基于情感特征的虛擬人表情控制方法我們將研究如何基于情感特征對虛擬人的表情進行控制，進而達到更加真實的人性化表現(xiàn)。具體方法包括面部表情捕捉、基于情感特征的動態(tài)表情模型等技術(shù)。三、預期成果和意義預期成果將包括以下方面：（1）研究出針對交互式虛擬人的運動優(yōu)化控制方法；（2）構(gòu)建出基于深度學習的虛擬人動作捕捉模型與數(shù)據(jù)庫，并對虛擬人動作表現(xiàn)進行優(yōu)化；（3）研究出具有情感表達特征的虛擬人表情控制方法；（4）基于實驗考察，證明所研究的虛擬人運動優(yōu)化算法的有效性和可行性。預期意義：（1）高效優(yōu)化交互式虛擬人的動作表現(xiàn)，提高虛擬人形象的人性化程度；（2）優(yōu)化虛擬人表現(xiàn)，提高虛擬人在虛擬現(xiàn)實游戲、教育、在線直播、醫(yī)療等行業(yè)的應用價值；（3）探索和發(fā)展交互式虛擬人技術(shù)，助力新一代人機交互技術(shù)的研究和發(fā)展。四、預計進度安排本項目的研究工作周期為2年，期間實驗與研究的計劃進度安排如下：（1）第一年1.1月份-5月份：虛擬人運動捕獲與動作優(yōu)化算法設計；2.6月份-10月份：虛擬人姿態(tài)控制算法研究；3.11月份-12月份：論文一級修改。（2）第二年1.1月份-5月份：情感特征的虛擬人表情控制方法研究；2.6月份-8月份：虛擬人運動優(yōu)化算法的實驗檢驗和數(shù)據(jù)分析；3.9月份-11月份：論文二次修改和完善；4.12月份：學位論文答辯。五、研究條件與資源保障本項目研究設備主要包括虛擬人捕獲與調(diào)試系統(tǒng)、深度學習計算設備、運動數(shù)據(jù)分析儀器等。實驗所需的儀器設備，本項目組將根據(jù)需要向?qū)W校申請購置或借用。本項目組有5名碩士研究生和2名導師，其中一名導師已有虛擬人技術(shù)的相關(guān)研究經(jīng)歷，在虛擬人技術(shù)的研究領(lǐng)域內(nèi)有一定知識儲備和技能儲備。本組研究生分別具有較為豐富的軟件、硬件知識和實驗能力。六、研究預算本項目的預算主要包括設備、人力和材料三個部分。具體預算如下：設備預算：10萬元人力預算：50萬元（含研究生津貼、研究生培養(yǎng)費、導師工資等）材料預算：15萬元（含實驗材料，實驗室租金、實驗費用等）總預算：75萬元以上報告列出了交互式虛擬人運動生成的控制算法研究的研究背景