三维动画中分层抽象的动态漫画外文翻译资料

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三维动画中分层抽象的动态漫画

基于图二的快照树上自动生成的三种漫画序列，在同样的运动动画中他们各持己见。左边的图像描述了全球运动路径；中间的序列图片展示了运动风格的转变；右边的序列图则介绍了详细的不同姿势造型和运动步骤。

抽象

电影和视频的影像故事版对快速浏览和自动视频处理是非常有用的。在时间轴上显示一组选择的关键帧是一个常见的被用于产生图像的故事板的方法，现在它已经被广泛用于二维视频数据上。然而，这种方法不能应用于三维动画数据。因为通过改变观察角度和持续时间等参数展示出不同的动画信息内容。此外，观众的兴趣爱好可能是因人而异。因此，就很难绘制整个完美的抽象的三维动画数据里的形象。在本文中，我们提出一个系统允许用户交互式的浏览动画和生成一个漫画序列。在漫画的每张图像中，显示了最佳可视原动画的持续时间，同时还得考虑几何体的形状和场景中角色和物体的运动。这是通过一种新颖的算法，自动生成一个层次结构来实现输入快照的动画. 我们的用户界面是通过人物和对象的运动来安排快照，通过大量的动画数据和半自动综合的长序列动画故事板展示，对于快速浏览我们的系统是非常有用的。

1:简介

理解的内容是基于时间的媒体数据。例如，内容作为二维视频或三维动画数据，观众需要观看它作为数据被记录下来。他把数据制作成程序，作为搜索和编辑，但是效率极低。出于这个原因，在数据可视领域内产生描述性快照图像媒体数据一直是一个有趣的研究课题。关于二维的视频数据有相当多的文献已经出版。主要的想法是选择一组关键帧在时间顺序上很好的显示它们。这种方法已广泛应用于许多视频编辑和播放器程序上以便帮助用户处理其数据。

然而，这样的方法并不能应用于三维动画数据中，因为不同的数据信息通过改变参数

被显示出来，如可视角度和持续时间的变动。此外，每个的兴趣爱好并不是一样的。例如，如果用户想知道整个运动动画的主题，那么抽象的图片应显示拍摄对象的运动轨迹和整个动画的时间及鸟瞰视图。另外一方面，一帧接着一帧的序列图片应该适合用户看到在运动过程中带来的身体变化。同样地，一个单一的关键帧序列不足以向用户提供全面的了解三维动画。

在本文中，我们提出了一个基于漫画抽象系统三维动画数据。给定一个三维动画的数据，我们的系统会生成一组不同的漫画序列，其中较短序列趋于呈现较高的分辨率运动，并且更长的序列趋于呈现低。这一主题的解析运动，我们首先捕捉到的各种二维基于三维动画的快照来准备元素图片漫画。每一个快照图片显示了不同动画的时间持续长短。下一步，通过选择性组装这些快照，我们用不同的视角产生不同的漫画序列来描述动画数据。收集一个快照，但结构紧凑的元素快照，我们提出了一种新的分割算法，自动建立快照树结构。在这棵树上

，任意修剪的树形成一组快照的叶子，那是覆盖了动画帧里缺少的部分。此属性的快照树简化了一个完整的框架，利用连环漫画序列的问题描述动画的所有帧。基于快照树，我们设计了一个用户界面，使用户通过控制一个简单的参数合成不同的连环漫画，包括长度的漫画序列，组合时间栏和页面区域的规模化连环漫画。

我们证明了我们的方法的可用性，应用它对于不同类型的运动捕捉数据。我们通过一个漫画引导的时间条接口和一个浏览器接口来介绍一个动作捕捉数据库。

2：相关作品

由于二维视频是最常见的时间媒体数据，他们一直在积极研究抽象图案。视频数据可以被看作是一系列的二维图像，通过选择和显示相对独特的图像。其中，我们可以复合一个相关的抽象图片。在平滑混合的每一个关键帧图像的边界建立一个长连接的挂钩。这些关键帧在视频编辑和视频编辑中都有广泛的应用程序，不仅仅是因为他们的简单性和适用性，也是因为时间条接口的衔接度。然而，用户只能猜测有关的内容之间的缺失是否是基于关键帧的动画。为了改进这个缺点，移动主题之间的路径关键帧是可以被展示到视觉跟踪技术图片上。在另一方面，我们的方法需要两个连续的优化点和不连续的关键帧描述。我们把产生的快照多用于单独部分的动画中，但一个快照图片描述了连续动画时间持续时间。

研究还调查了有关三维动画的抽象数据。介绍系统程序选择一组关键帧，整个构成是从动作捕捉数据开始。这些三维的关键构成是有关创建一个新的二维抽象图片。他们介绍了几个例子，其中包括显示关键帧的构成、三维空间轨迹线和合成一个漫画的风格序列。这些最终结果是需要人工处理相反，我们的系统复合材料在不同场景动画自动和用户交互，生成必需的场景。增强运动数据的局部运动的同时附上卡通风格的标志，这包括速度线和周围的三维字符模型的噪声波。在这样的情况下，我们显示轨迹线，就是类似于他们的速度线路。然而，我们的轨迹线需要更长的时间来描述原创动画的整个范围。

一个良好的抽象的三维动画，在信息如何展示这块上要注意信息本身内容是一样重要的。这主要取决于投影相机的性能。如果在用户正在观察的时候，动画正在播放，相机可能需要跟踪移动的物体，保留一个很好的视角。优化摄像机的运动单角色动画，等等。对于多字符动画，虽然我们也要描述动态运动，但是我们的目标是产生一个静态的二维图像和被使用的固定摄像机产生的每张图片。因此，我们的问题更关系到研究关于静态相机角度的优化三维物体。几个特征值已经经过测试，在以前研究包括渲染地区，剪影研究，和表面曲率的主题。根据我们感兴趣的部分，将强调主体的运动，而不是主体的形状。因此，关键的构成和轨迹线的长度可能是合适的。

3.概述

我们的漫画基础界面的灵感来自麦克劳德的洞察力，漫画可以在不同序列长度概括抽象的故事。这一特性的漫画正好在他的书中解释道，“理解漫画”这就对漫画作了全面的理解。我们感兴趣的是在一个动画数据中抽象的移动物体。一个移动的物体可以是一个刚体、铰接体或自由变形物体。通过纸张，我们的算法将被解释为相对于铰接身体。刚体可以被看作是一个铰接的身体与一个单一的链接，和许多自由变形的对象相比，实际上是由内部连接结构控制的。或者，我们可以在一个系统中建立骨骼结构方法。至于刚体的运动不被表示为一个铰接结构，如流体流动，我们离开他们为了未来的工作。

给定一个三维的动画数据，我们第一时间收集不同时间段的动画和绘制的图片为展示他们中的每个人。这个过程是通过构建的快照树在自底向上的方式。在第四节中，我们首先解释的程序是从一个给定的时间绘制一个快照动画数据。第五节中介绍了算法收集不同的持续时间而构建的层次结构。在第六节中， 我们解释如何通过控制一个简单的参数来合成一组漫画从快照树和介绍三个序列风格不同的漫画序列之间的不同。

4.绘制快照

在给定一个特定时间内的动画数据，我们首先在持续时间内选择一组重要的组件如轨迹线和关键构成的对象。然后我们在一个二维平面上，以最佳的视角描述组件。

4.1.轨迹线

对于一个铰接机构，我们画的轨迹线为每个关节点。要强调的是旋转的头部和 两个手，在我们添加虚拟关节的末端点在绘制轨迹线之前，绘制鼻子和两个拇指之前画的轨迹线。在一般情况下，人体模型具有二十五个以上的关节，如果在一个画面中他们的轨迹都被拉在一起它可能看起来太乱了。为了使我们的快照画面更清晰，我们显示两个有代表性的轨迹。 假设在许多情况下人体运动数据具有相当的空间相干性，因此，联合轨迹可能是彼此相似。此外，因为用户能够查看通过该运动的更精细的细节在快照树中的后代的快照，它不会要把所有的东西放在一张快照中，让它太复杂了。我们采取一组平均值组中，这是最接近关节轨迹线平值。

两个轨迹之间的距离被计算由两个之间的欧几里德距离求和关于在每一帧的轨迹对应的三维点。功能由其中Pⁱ_t 和P^j_t为第i上的第j和轨迹的三维点，分别在时间t的帧轨迹上。轨迹对齐通过减去平均点原点值pⁱ和p^j。

4.2.关键帧构成

先前已经调查相关选择的关键帧动画数据研究,特别是Assa等。这项研究引入了系统程序从铰接体动画中选择一组关键的姿势。该方法的基本思想是选择有相对独特的姿势与他们的邻居相比。我们采用这种方法，并稍微修改它的目的是我们的最终要求。我们的快照图片重要的一个特性是它不需要密集采样关键构成，因为轨迹线已经呈现连续运动的对象，用户可以通过快照树的较低级别的快照查看更精细的关键帧。因此，我们把参数测定的方法，使相对选取了若干关键帧。

我们也要考虑关键帧的一致性以及快照之间共享相同的时间动画。假设两个快照是描述相同的时间，但显示不同的帧作为关键帧。这可能被观众误解作为一个不同的持续时间。因为我们没有指定确切的帧图像上的关键帧的数字。我们首先形成一个关键帧候选池收集的动画。对于时间持续时间的研究，我们选择至少一个关键帧从使用的分析方法的关键帧池。使用关键帧池显着降低了计算负载以及保留关键帧之间的一致性快照。因此我们可以跳过降维ASSA的法相，这是适用于计算效率。

4.3.视角

对于一个给定的持续时间R，它的快照的视角将所有选定的轨迹进行优化关键帧构成。自优化进行独立为每个持续时间里，同一个动画帧，其是在帧数里，可以聚焦通过不同的观点取决于每一个总的范围快照。

为了简化优化过程，我们介绍了相机角度与三个矢量角度，中心点和向量。中心点是摄像机的三维位置，中心点事摄像机看向哪里，和上载体是三维的单位矢量是呈现相机主体的垂直方向。我们修复向上矢量向世界垂直轴（上升），以维持作为地面投影图像中的水平。该中心点被设置为所有选择的几何中心组件。中心点可以表示为相对从中心点维的矢量。那里是位移点之间的中心点，和正向量向中心点的中心点。如果不影响到投影图像的位移相机使用正投影。否则，如果我们假定相机使用透视投影固定字段的视图值，然后我们可以将其设置为最小。所有部件进入相机内部视野。最后唯一的变量是指向单位向量N。

要找到一个三维物体的良好的视角，我们可以考虑先前提供的各种特征值工作包括渲染区域，表面曲率，轮廓和深度属性。因为我们更对强调运动的特点感兴趣对象，我们采取两特征值的钥匙构成地区和轨迹线的长度，并找到向量N，在投影面上最大化这些特征值。

两个函数Len（~ N）和地区（~ N）计算长度所有的轨道线和被占领地区的所有对象分别当他们被投射在正常的平面上的向量N。

在观看方向为每个独立的计算快照可以翻转快照之间的全球移动方向。这可以由用户作为对象的变化中可以看出其移动方向。为了避免这种副作用，我们限制范围内观看所有快照的法向量三维单位向量空间向量N。

为了计算单位向量空间向量N，我们首先产生快照覆盖动画的整个持续时间隐退并找到最佳的观看方向向量N整个无范围局限。然后，将范围N被定义为所有从单元90度角距离内的单位向量N整个数值。相同的范围N被用于每个快照的动画数据。

因为优化可以在预计算中完成相，一个更快的方法是不必要的。我们一致在区域向量N内的样本单位向量与10度角步骤沿着纬度和经度，和我们测试的所有情况下选择最优向量N最大化式11。

每一个快照图片有不同的大小和不同的比例。然而，当它们被显示在一个序列中，它们的高度配合到相同的将是美学上有利。我们可以扩展每个快照图片或调整它们，使它们都相同的高度。从现在起，我们假设所有快照图片具有相同的高度H。

5.快照树

每一个快照图片有不同的大小和不同的比例。然而，当它们被显示在一个序列中，它们的高度配合到在我们希望采取的持续时间，产生更简单的（或更多可读的）快照。例如，我们不想要的姿势，太多样化的持续时间，因为太多图片中的事情会让观众感到迷惑。但同时，我们也需要保留时间的长度和位置的时间持续时间的多样性。为了有效地实现这些目标，我们收集的时间持续时间在最短的时间中构建一个层次结构在一个自底向上的方式较长的部分。鉴于动画数据，我们先将其细分为短段，让其每一个对应于树结构中的叶节点。然后，我们反复合并对连续的持续时间来创建一个持续时间较长，直到他们都连接为一个二进制树。

5.1.叶快照

定义最短持续时间的最简单的方法是设置一个单帧作为快照的持续时间。然而，在这的情况下，叶片节点的数目成为相同的总动画帧的数目。总树的大小可以对系统没有大的必要。而不是，我们把动画数据转换为短单调的运动，并将每一段设置为一个叶节点的持续时间。单调运动意味着目标在单程内运动不改变方向。这种运动可以在二维空间，没有（或最小）损失的呈现在原始的三维运动中，这对于观众将是一个更具可读性快照的方法。

因为运动数据的分割，需要几乎所有数据驱动的角色动画技术，他们已经在做各种尝试，目的是将它们分为单调的运动，我们采用Choi的方法：观察各关节的总速度点和一段动画数据时，在每一个点速度值属于局部极小值。这种方法的结果在一个合理的近似，是比较快的，和简单。如果有多个主题的动画，我们也段在他们接触对方的时刻（见图7）。对于每个分段持续时间，一个快照图片在相同的方式产生的解释在第四节中。这些快照图片集作为叶节点快照树。

5.2.树建设

现在，我们只有叶节点快照。一段较长的段可以通过合并任意数量的连续切片来定义与叶节点相对应。然而，我们限制将合并的节点数，因为这使得施工过程简单，使树维持收集持续时间长度的多样性。我们的策略是选择最好对连续持续时间r_i和r_{i 1}中，并创建一个加长款r

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