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详细说明
在图100系统。由于此处使用，刚性结构，是在其中运动同样支持结构的痕迹，从对方的痕迹的位置是微不足道的相对。此外，半刚性结构是其中之一是允许在同一支撑结构的痕迹themovement，但运动是大大限制在预定的范围内。可能是基于几个因素，如材料类型，用于在支持结构及应用支撑结构的力量，运动之间的商标量。例如，一个灵活的身体适应，取决于所用材料和施工方法，可能有资格作为一个“刚性”或“半刚性”，它显示了刚性的适当水平的thedisclosed技术方面的支持结构。此外，附加于一身西装的乐队也可以有资格为刚性或半刚性支撑结构。
在一些实施例中，支持结构上的商标标志的间距可能会在下面详细讨论技术厘定，从而间距并不需要知道一个先验。该系统可以使用一个或多个摄像头的支持结构的trackdifferent标志。这些标记可用于估计的支持结构（例如，通过三维空间中时间的位置和方向）的议案。每个支持的结构是刚性的知识（或半刚性）可能beused在下面讨论的估计过程，并可能有助于重建的议案，从一个单一的相机。
在一些实施，标志着高对比度材料，也可选择点亮发光二极管（LED）发光材料，在黑暗中看到。这些照明质量，可以使相机capturethe对象上的商标显着，在光线不足的或黑暗条件下。例如，正在拍摄一个演员从一个光线充足的地区可步行到阴影区域。到阴影区域的运动，尽管演员的标志可能被捕获，因为themarks发光或发光。
在操作过程中，可以有一个或多个摄像机记录的议案序列，并存储三维扫描仪图像进行处理，如磁带或磁盘存储设备，。同时，三维扫描仪图像可直接传输到加工设备加工inreal时间或接近实时。
操作员或算法计算，如相机的视野摄像头的位置和它的视觉特性，镜头失真和方向，而序列被记录。例如，一个算法可以得到足够的标志和信息的痕迹，如数字，识别和位置，相机所拍摄的痕迹相关的相机theposition。
图2显示了一个流程图，说明了一个200处理动作捕捉数据帧的方法来计算一个被跟踪的基础对象的结构马克的关系的一个例子。在如图所示的体现2，支撑结构是一个虚拟的结构，如生成一个虚拟的骨骼结构模型骨架的对象，在第202步，的关联。例如，支持结构可能是一个乐队，围绕着一个演员的胳膊。 bandcan是环形，并占据了三维空间中的X，Y，Z轴定义。在环上的X，Y，Z轴的值的对象空间中的点（例如，X = Y = Z = 0）是乐队的几何中心。在一些实施例中，这geometriccenter可能会大大地对准了一个虚拟的手臂骨的几何中心。在其他实施例中，几何中心的虚拟手臂骨可能会抵消相环的几何中心。
相机捕捉，或记录，标志着位于支撑结构和录音是用来识别标记出现的地方，如204步所示。一个算法可以计算出一个或多个光的痕迹，从一个或morecameras通过一个或多个记录标志着延长，206步所示。例如，算法可以计算出两个光的痕迹。这两种射线的痕迹，可能会延长第一个记录标记和第二的记录标记，分别从一个单一的相机视图。
可能会产生的支撑结构，这种结构上的标记之间的距离，结构的刚性，和几何结构的信息系统（在下文作更详细讨论）或auser输入。这种信息可能会定义一个配置描述结构的痕迹应该或可能发生。为了便于说明配置信息此处所述作为一个在三维空间中的虚拟的支撑结构。
一个算法可以估算当前虚拟的骨骼结构三维方向对准虚拟的支持结构的三维射线跟踪，210步所示。可能会使用几种不同类型的ofsolving算法，如最大似然估计或一个采用Levenberg马夸特的一种启发式的误差函数的非线性最小化，实现这一调整。该算法的解决方案，移动虚拟的支持结构的痕迹三维位置，趴在3Dray痕迹。对齐后，虚拟的骨骼结构的电流方向是已知的，因为虚拟的支撑结构有一个显着固定的关系，其相应的虚拟骨骼结构的方向。
在一些实施例中，两个或两个以上的摄像头可以记录多个观测同一商标。对齐算法可能使用额外的记录每一个标记作为解决计算的附加约束的位置。如果没有商标奥纳支撑结构是由一个摄像头捕捉，观察其他支持结构上的标志可以用来估计的未捕获的支撑结构的位置，或者至少限制了它的空间面积。例如，支持structurearound和演员的肘部可能不可见的，但是，一个演员的手腕周围支持结构可能是可见的。对应一个虚拟的手腕骨手腕支撑结构的位置可能在上文所述的方式计算。由于虚拟手腕骨的立场是众所周知的，一个虚拟的肘骨，对应到肘部支撑结构的位置可能是限制在有限的面积。这个约束，可以根据物体的运动模型，该模型cansubstantially定义的物理结构的演员，包括演员的骨骼连接肘到手腕的长度。物体的运动模型在下面详细讨论。
鉴于这些估计范围或虚拟的骨结构的三维位置，可以预计的基础对象的议案。在其中的一个标记一个位置可以不被用于估计的议案（如某些部分是由任何相机notobserved），一个或多个对象的物理属性，如运动范围内的一个演员的腿自然限制， ，可以用来推断出该商标的最可能的位置（因此对象的运动）的基础上虚拟的骨骼结构与已知的三维位置和估计，从虚拟的骨骼结构时间前和今后一个时期的就业取得的currentobservation 。
可选，一个物体的运动模型可以被访问，208步所示，以进一步限制用于解决对齐标记的已知的配置与射线跟踪算法。一个物体的运动模型可以substantiallydefine底层对象的议案。一个物体的质量和衔接的属性，动作幅度，速度和加速度的一个特定的人的体质，可以推导出基于先前捕获的运动信息theobject。例如，几个相机和传统的动作捕捉设备捕捉记录演员的动作和三角放在演员的白球的位置，一个演员的骨骼长度和典型的运动范围。 Thecaptured议案可能会被用来推导出一个模型，演员。
捕捉到的三维扫描仪图像数据帧处理后，200的方法可以判断是否有更多的帧来处理数据，在步骤212所示。如果有更多的帧，该方法可以返回到步骤202。否则，该方法mayend。
图1显示了一个图，说明了一个动作捕捉系统100的例子。如图所示。 1例如，100系统包括一个支持结构的110号和附加到每个支持structure110标志着112。
在本例中，110的支持结构，实施围绕一个基本对象，如一个演员114，包裹的圆柱乐队。在一些实施例中，110的支持结构是刚性的，不能弯曲率很大程度（例如，相对精度/精密的相机和/或动作捕捉程序）。此外，可支持结构110半刚性，可以在有限的方式弯曲。
此外，支持结构110可以有任意数量的颜色，如一系列的大幅相互对比的色彩。在榕。 1中的例子，每个支持结构110的一系列交替的黑色andwhite广场地区。
112的标记，反过来，是连接到一个支持结构110，使一对相邻标记112可通过固定或半固定的距离彼此分开时，沿轴的支撑结构110，通过throughthe标志着测量。每双112个相邻的标记，反过来，可以由相同的距离分开。例如，标志着112可形成110支持结构，使商标112均匀的间距。在一些实施，标志着donot需要是均匀分布的，除了，但仍可能有其他标志，不大幅改变的距离。
当一个刚性支撑结构110利用，相邻的两个商标112之间的距离，就可以大大固定。因此，距离保持不变，当底层的对象从一个位置toanother位置移动114。
是利用一种半刚性支撑结构110时，相邻的两个商标112之间的距离可能不固定，而是可能会有所不同在有限的范围内。因此，距离可能会在一定范围内，当底层的对象114moves从一个位置到另一个位置。例如，相邻的两个半刚性支撑结构110的112马克之间的距离可以有所不同，因为110的结构可能会弯曲或扭曲。在一些实施例中，由于一个或多个应用支撑结构的力量possiblevariation量是衡量和输入到系统中100标记之间的观察距离，以弥补可能出现的变化。因此，半刚性支持成员可能会限制到一个有限的范围取决于材料的支持成员国的方向和幅度成员的力量，如变量，职位themarks 112运动。
此外，标志着112可以有一个或多个几何形状。例如，标志着112可以实现与圆形，三角形，正方形，或矩形。如图所示1的例子中，每个商标112具有相同的几何形状，andis实施以点。
除了有一个或多个形状，标志着112可以有任何一种或多种颜色，如颜色，大幅对比度（例如，400:1的对比度）的支撑结构110的颜色。在图1中的例子，标志着112have一系列交替对比的颜色（白色和黑色），对面交替的对比色（黑色和白色）的支撑结构110系列。
此外，在一些实施方案，标志着112可实施的对比（例如，黑色和白色）的线。使用对比线标志着112的优势之一是，该生产线可以用来形成一个酒吧codewhich，反过来，可以用来唯一识别标志112。例如，可能包括计算机124指数的相关性，特别是商标的观察条形码。当一个条码是由相机拍摄的，该指数可能会访问identifywhich标志，是由指定的代码（例如，识别标记可置于左肘内侧手肘支撑结构上的标记）。
此外，标志着112可覆盖或组成一个发光材料，或可自发光，如112马克，采用发光二极管（LED）。例如，红外线，自发光标志112可以看出ITIS大幅完全黑了，作为一个结果，提供照明条件下的不变性。
因此，发光或发亮标志可能有助于晚上一个现场表演的动作捕捉，或者更常见的是，当一个演员是走了浓重的阴影变成了光;或演员在暗区代表之间的字符数，并然后成光区。
标志着112可平面与支撑结构110，可与支撑结构110，或两者兼而有之的非平面（例如，伸出）。在榕。每个商标112 1中的例子，实现在同一平面上的支撑结构110的一个点thatlies。此外，个别商标116无关的支持结构110都可以使用。
除了支持结构110和112马克，100系统还包括一个或多?个摄像机120议案捕捉三维扫描仪图像，标志着112作为演员114执行一系列动作。此外，100系统包括astorage中型122连接到相机120相机120拍摄的三维扫描仪图像进行数字记录。
100系统还包括124一台计算机连接到存储介质122。由于在下文作更详细的描述，124电脑可以执行动作捕捉程序，跟踪标志着112帧到帧的运动extractthe底层对象的运动，如一个演员。
在操作中，一个或多个相机120周围放置演员114。 114演员，反过来，穿一件黑色紧身衣裤，同时支持结构110放在各地的114演员的身体恢复骨骼的议案演员114。此外，116个人标记，可以直接放在演员的胸部和背部。 （支持结构110可交替 - 除了 - 演员的胸部周围放置。）
任何商标112位于110的支撑结构，包括零，可以看到每个摄像头。例如，一个支持结构110可以有3分112，是从每个摄像机视图完全可见。在另一个例子中，只有asingle标志112可以看出，在相机视图。在一些实施例中，没有相机120需要112相同的商标，以演员的虚拟骨骼结构重建的议案。
一旦系统100成立后，演员114可以执行一系列的动作。 110的支持结构允许的标记112至114与演员和彼此有大幅固定的关系。在一些实施例中，当演员114举动，themarks 112跟随大幅虽然标志着112硬性附加演员114点的运动。
支持结构110 112马克的变动，然后捕获120相机，数字记录存储介质122。记录的数据，然后由计算机124使用动作捕捉程序可以处理。
如前所述，图。 2显示了一个流程图，说明了一个派生对象的虚拟骨骼结构的方向处理动作捕捉数据帧的方法200例子。结合跟踪对象的骨骼结构与帧之间的运动相关的处理帧generatesinformation。
图3显示了一个流程图，说明了300的一种方法计算的每一个框架支撑结构的每一个虚拟结构位置的一个例子。如图所示，方法300 3 310相机视图isselected开始。相机视图在三维空间位置，这是动作捕捉程序，或根据相机和相关的信息，正如上面所讨论的痕迹记?录标记的位置。
一旦相机视图已被选定，支持结构是从312相机视图选择，通过选择代表在相机视图的支撑结构的明显痕迹。在314线的痕迹，延长从相机viewthrough在相机视图中可见的痕迹。
例如，如果两个支持结构标记可以是一个摄像头查看（相机的属性，如位置，视野，和方向，决定）看到，然后一个第一线延长相机视图通过firstmark，而第二线是从相机视图延长至第?二个标志。一旦射线一直延伸，几何，或角度，每个射线投影数据的确定和记录316。
方法300决定在此之后，如果在相机视图的额外支持结构要考虑保持在318。例如，额外的支持结构可能会继续，如果有任何标志着尚未进行处理。如果额外supportstructures仍然要考虑的，312方法300返回选择从相机视图选择的代表在相机视图的支撑结构的明显痕迹，另一种支持结构。这个过程一直持续，直到所有在相机视图的thesupport结构已考虑。
当在相机视图中没有更多的支持结构有待考虑，300移动到320，以确定是否额外的相机视图仍然在框架中考虑的方法。如果仍然被视为额外的相机视图，方法300returns 310选择另一部相机视图。这个过程会继续进行，直到所有帧中的相机意见被认为。
当帧中没有更多的摄像头的意见加以考虑，方法300移动至322，计算虚拟的骨骼结构与图协会三维位置。此外，在一些实施方案，三维位置ofthe与支持结构相关的骨骼结构，可以使用传统的几何求解器作为输入，利用几何投影的光线，相机视图的三维位置，的几何数据来确定支撑结构，固定间距的支撑结构上的商标之间存在的关系。
返回到图最。2，支持结构的三维位置，从而一个虚拟的结构，可以从支撑结构的明显痕迹的位置计算。
例如，刚性支持结构的三维位置可以决定，如果三个射线穿过三个不同的明显痕迹。在这种情况下，三种不同的明显痕迹的三维位置，可以判定由于固定spacingrelationship之间存在的痕迹。
由于三种不同的标记的三维位置是已知的，支撑结构的三维位置是固定在空间，因此可以计算。此外，每个余下的（不可见）商标上的支持结构canalso的三维位置确定的基础上大幅固定间距的关系之间存在的痕迹。
在一些实施例中，可能无法确定的刚性支持结构的三维位置，如果只有两条射线通过两种不同的明显痕迹的传递。在这种情况下，两个不同的明显痕迹的三维位置，可确定由于thefixed间距关系，但两个不同的明显痕迹不容许的支撑结构被固定在空间的位置。
不过，估计的支撑结构的三维位置，可以计算三维位置，因为两个不同的标志约束结构的支持，在于有限范围内的三维位置。为了提高theestimation准确性，过去的运动数据，从而进一步限制或约束的支撑结构的三维位置，也可用于。
在一些实施例中，如果一个射线通过一个单一的标志，是具有刚性支撑结构时，有可能是没有足够的数据，以确定单一商标的三维位置。然而，当与运动模型andposition其他支持结构数据，利用，三维位置的估计可以。
在某些情况下，半刚性支持结构的三维位置不能确定，但?是，如果通过三个射线通过三种不同的明显痕迹，估计的三维位置可以作出。在这种情况下，无论是固定spacingrelationship之间存在的痕迹是已知的，和刚度，或刚性支撑结构，被称为。因此，Flex的最高金额，压缩和拉伸相邻标记之间可能发生的是有限的，可以bemodeled。
像以前一样，少的信息，可只有两条射线，当通过两个不同的明显痕迹的半刚性支撑结构，或通过一个可见的标志之一射线经过一个半刚性的支撑结构。然而，像以前一样，estimatescan是在这两种情况下支撑结构的三维位置。
大幅固定间距的支撑结构上的商标之间存在的关系，尊重，间距的关系可以被称为先验的，未知的一个先验，或两者兼而有之。如果商标标志的间距notknown时间提前，可以预计间距，在使用与商标的商标和相关信息的处理多个录音，因为商标标志的间距是大幅固定的。
100系统可以使用上面介绍的方法来确定的，而不是使用三角的标志，这可能取决于两个相机，记录在同一时间同一商标的三维位置。上面介绍的方法，可能decreasethe需要确定一个商标的三维位置的摄像机的数量，因为决心可能只需要一台摄像机，记录标志。
再谈到图2，当虚拟结构是一具骷髅，200方法在计算每个骨骼的三维位置，在第一帧的第一帧的三维位置计算的骨架。在firstframe骨的三维位置计算使用与骨相关的支持结构的三维位置，210步所示，随着知识方面的支持结构，骨的长度和方向，这可能访问inoptional一步208。
例如，如果一直围绕肘部形成了刚性支持结构的三维位置计算，支持手腕周围形成一个刚性结构的三维位置被计算出来，然后对骨骼的三维位置，liesbetween肘部和手腕也可以计算使用肘部和手腕的支持结构只有骨的方向。
在实施方案中，经过计算，估计围绕肘部形成一个刚性或半刚性支持结构的三维位置时，围绕计算wristhas形成一个刚性或半刚性支撑结构的三维位置估计，然后，肘部和手腕的支持结构的长度和骨的方向知识可能使骨的三维位置的估计，在于要计算的肘部和手腕之间。
一旦已在第一帧的虚拟结构的三维位置计算，200重复计算的虚拟结构的三维位置，在第二帧的方法。要计算在支持secondframe结构的三维位置，虚拟结构的三维位置，从第一帧到第二帧，可跟踪。因此，200方法可以跟踪运动的虚拟帧之间，当一个虚拟的骨骼，可以定义themovement帧与帧之间的骨架结构。
图4显示了一个流程图，说明了一个跟踪每个可见的标记，从第一帧到第二帧的方法400的一个例子。如图所示，4，410其中一个明显的标志是一个选中标记选择方法400开始。接下来，在412，前帧到第一帧为选中标记在第一帧的运动矢量计算。
在此之后，在414，一个选定的标记，在第二帧上的立场是基于与商标相关的运动矢量。可选，400的方法也可以使用运动模型数据来计算的估?计，或验证theestimate。例如，如果运动模?型的研究表明，手臂不能在任何一个特定的方向移动，那么估计可以进行调整，忽视矛盾的数据和/或调整解决方案的全球最适合已知的限制。
一个运动模型可以描述一个演员的每个关节可移动如何与其他关节相关。例如，如果演员站在一个位置，手臂向上移动，机会在下一帧的手臂将是alimited职位数。因此，可以限制关节和/或四肢之间的相对运动的范围。
416，空间中的一个区域，选定的商标搜索，找到选定的商标，在第二帧，估计与商标相关的位置的基础上，确定在第二帧中选定的标志。当theposition和运动矢量标记是已知的，和已知的任何运动模型的限制，那么该商标在第二帧的位置可以估算的。因此，可以限制搜索商标是预计将位于区域。
此外，如果走在支持结构的痕迹面前，所以，没有什么是看到其他演员在下一帧，然后观测可以扔出去。在这种情况下，一个手臂的位置和议案?，一个supportstructure标志矢量连同议案模型数据这限制了运动，（如不能从一个极端走向另一个在一个单一的时间框架极端鞭），可以被用来生成估计在下一帧的遮挡标志的三维位置。
在第一帧中每个可见的标记方法400每个支持结构。一旦在第一帧中的每一个可见的商标已经被跟踪，并确定在第二帧，每个支持结构的三维位置可以becalculated以同样的方式在上文所述的第二帧。
一旦在第二帧的虚拟结构的三维位置计算，动作捕捉系统可能确定的虚拟结构（例如，骨骼）从第一帧到第二帧的运动是不自然的（例如，不满足运动模型）。
如果底层结构的运动是自然的，那么虚拟结构中的地位可能会被计算为第三帧，并在上面所述的方式继续。另一方面，如果虚拟结构的运动isunnatural，那么运动模型方法可能被用来提供一个较为合理的估计。
例如，假设，第一次测试后，标记的位置是错误的，因为它是一个标记，在年底的骨架不适合运动模型很好，或适合的地区之一，但不是在另一个。在这种情况下，这个过程是反复的地区不适合的运动模型很好。
此外，一旦一个序列已被重建，运动模型也可以用来清理错误。通过向后和向前的时间，帧可以被看作是一个序列，以确认个人加速度作为asequence感。例如，抖动和其他的不太明显的错误可以得到解决。
再谈到图1，如上所述，任何标志着112可以完全在摄像机视图的支持结构110。看到了一个支撑结构110相机视图超过112马克之一的优点是有anincreased相机将有一个明确的说法至少有一个商标112的可能性。然而，如果太112许多标记，可以看到在相机视图（例如，超过四个标志112在相机视图中可见），然后跟踪误差可能moredifficult识别。
例如，假设一个摄像头，可以看到一个标志112，和单标记112被称为是一条腿。当单一的标志112是从一帧到下，如果跟踪标志112在当前帧的腿是在下一帧mistakenlyidentified，腿会错误地打开了近90.degree，容易犯的错误识别。
另一方面，如果可以在视图中看到五六标志着112 112马克在当前帧的腿被错误地确定在下一帧，然后，而不是被关闭了近90.degree。因为是用一个标志112的情况下，muchsmaller错误是存在的。作为一个结果，标志着112在一个视图中，可以看到最好提供了每个支持结构110的曝光程度，所以，在跟踪的不匹配，将很容易在重建过程中暴露。
例如，两到三个标记112％摄像头支持结构清楚地看到商标112之一，与物业一起，它有可能混淆时，跟踪的可能性提高110标志着从一帧tothe 112下一页，但存在（错误标志112是第二个框架是从第一帧确定相应的标记112）时的混乱，错误是相当明显的，可以很容易地检测到后期处理。
支撑结构110放置在腰上可能不同于其他支持结构在许多超过3 112可从相机的任何位置的标记。然而，腰部是一个独特的领域，这是不太可能confusedwith别的的。只有一个的腰，腰部周围形成支撑结构110也是一个非常不同的大小与大小有点类似的胳膊和腿，。
在一些实施例中，只有一台摄像机，需要记录在高速一个人的运动三维扫描仪图像，而在每幅三维扫描仪图像的支持结构110标志着112的位置跟踪。当少于3个商标，支持structureare在一帧中可见，110的支撑结构的三维位置，可以预计，这反过来驱动估计的基本骨架，必须。
即使没有个人的支持结构110可以精确估计，通常是不够的意见，唯一地恢复它们都附着的基本骨架。当骨架不能唯一确定的，统计数据可以用来对人的议案（从运动研究中派生），以选择最有可能为下约束部分的位置。
所述的实施例可提供抗闭塞，与一小部分由传统的动作捕捉系统所需的相机（如20），这可能有两个摄像头，跟踪每一个点在一个框架。