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另一方面原理本身基于单脚支撑和地面约束假设，系统无法进行双脚离地的运动定位解算；此外，传感器的自身重量以及线缆连接也会对动作表演形成一定的约束，并且设备成本随捕捉对象数量的增加成倍增长，有些传感器还会受周围环境铁磁体影响精度。光学式动作捕捉系统基于计算机视觉原理[2][3]，由多个高速相机从不同角度对目标特征点的监视和**来完成运动捕捉的任务。理论上对于空间中的任意一个点，只要它能同时为两部相机所见，就可以确定这一时刻该点在空间中的位置。当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。这类系统采集传感器通常都是光学相机，不同的是目标传感器类型不一，一种是在物体上不额外添加标记，基于二维图像特征或三维形状特征提取的关节信息作为探测目标，这类系统可统称为无标记点式光学动作捕捉系统，另一种是在物体上粘贴标记点作为目标传感器，这类系统称为标记点式光学动作捕捉。无标记点式光学动作捕捉[4]原理大致有三种：青瞳是基于普通视频图像的运动捕捉，通过二维图像人形检测提取关节点在二维图像中的坐标，无标记点式光学系统图册再根据多相机视觉三维测量计算关节的三维空间坐标。由于普通图像信息冗杂。可以确定任意刚性物体在三维空间中的位置和角度。厦门虚拟主播动作捕捉口碑推荐

技术之一：机械式运动捕捉机械式运动捕捉依靠机械装置来**和测量运动轨迹。优点：成本低，精度也较高，可以做到实时测量，还可容许多个角色同时表演。缺点：使用起来非常不方便，机械结构对表演者的动作阻碍和限制很大。技术之二：声学式运动捕捉常用的声学式运动捕捉装置由发送器、***和处理单元组成。优点：装置成本较低。缺点：对运动的捕捉有较大延迟和滞后，实时性较差，精度一般不很高，声源和***间不能有大的遮挡物体，受噪声和多次反射等干扰较大。由于空气中声波的速度与气压、湿度、温度有关，所以还必须在算法中做出相应的补偿。技术之三：电磁式运动捕捉电磁式运动捕捉系统是比较常用的运动捕捉设备。优点：它记录的是六维信息，同时得到空间位置，方向信息。速度快，实时性好，便于排演、调整和修改。装置的定标比较简单，技术较成熟，鲁棒性好，成本相对低廉。缺点：对环境要求严格，表演场地附近不能有金属物品，否则会造成电磁场畸变，影响精度。系统的允许表演范围比光学式要小，特别是电缆对表演者的活动限制比较大，对于比较剧烈的运动和表演则不适用。技术之四：光学式运动捕捉光学式运动捕捉通过对目标上特定光点的监视和**来完成运动捕捉的任务。珠海舞蹈动作捕捉哪里买至于说虚拟空间的魅力，虚拟现实是将现实数字化，达到虚实不分的境界；

这类产品市场上**典型的品牌是美国MotionAnalysis、英国的Vicon以及中国青瞳视觉，其主要优点是技术成熟，精度高、采样率高、动作捕捉准确，表演和使用灵活快捷，Marker点可以很低成本地随意增加和布置，适用范围很广；主要缺点是：对捕捉视场内的阳光敏感，阳光在地面形成的光斑可能被误识别为Marker点，造成目标干扰，因此系统一般需要在室内环境下正常工作；第二，Marker点识别容易出错，由于反光式Marker点没有对应的ID信息，在运动过程中出现遮挡等问题容易造成目标出错，导致Marker点ID混淆，这种情况通常导致运动捕捉现场实时动画演示效果不好，动作容易错位，并且需要在后处理过程中通过人工干预进行数据修复，工作量大幅增加。不过新一代的Vicon[6]软件以及青瞳的3DMoCap[7]都植入了先进的智能捕捉技术，具有很强的Marker点自动识别和纠错能力，很大程度上满足了现场实时动画演示的需要，并且**降低了人工干预的工作量，从本质上进一步提升了系统的实用性。系统特点分析/动作捕捉系统编辑不同原理的动作捕捉系统各有优缺点。

比如教育领域，模拟训练。这是当时做的几个对比，很多时候会被别人问到的差异在那儿，Kinect非常便宜，用途很广，但Kinect结合VR只有30帧的帧速，画面有明显的延迟。如果结合VR做一些深度的互动，我在里面可能还有道具结合，Kinect没有办法支撑。后面这张图是青瞳第二代产品的设计图，还有一个激光发射基站，也是HTC现在在做的。这个是我们在做VR的主题公园整个的架构，虚拟现实体验。比如说我在上海某地做了一个虚拟现实的体验馆，但其频率低，一个小时只能体验一两个。然而我们跟米影科技合作，它电影宣发要找亮点，而且它有自己的IP和内容。顶部是Cameras，我们对于可见光对红外有一定的过滤，一般对于这样的场地，对于光线有一定的要求，比如说Cameras上面有强电从旁边经过，这种Cameras追踪系统都不会特别稳定，细节的东西我们实践的时候，发现很多东西远比自己想的多。白色的发光点是Market点，目前为止我们现在做下来是20组Market点没有什么问题。头盔是和HTC、索尼做适配。然而不容易的部分难以解决，就是背包部分，内容现在有很好的内容，但是在背包部分比较麻烦，现在的技术还不够成熟，很难大范围的使用，所以我们现在做的可能更多的是结合了背包部分。光学动捕基于计算机的视觉原理，由多个高速相机从不同角度对目标特征点的监视和**来进行动作捕捉。

动作采样频率一般地，人们会认为相机采集频率越高越好，大部分情况下是可以这样理解的，但这个理解并不***，有个别情况属于例外。事实上，相机采集频率并不等于动作采样频率，用户真正关心的实际是动作采样频率而不是相机采集频率。采样频率指动作捕捉系统单位时间内采集动作关键帧的频率，其中动作关键帧是指某一时刻得到的一套完整的动作数据。毕竟动作采样频率才决定了动作捕捉的细腻程度和采样密度，特别是对于动作分析的用户来讲，采样频率对运动学计算意义重大，例如计算速度、加速度等参数时，较高的动作采样频率尤其重要。对于无标记点式光学系统和被动式光学系统来讲，动作采样频率和相机采集帧率一致，相机每曝光一次即得到一帧完整的动作数据，这时将相机帧率等价于动作采样频率是没有问题的；但是，对于主动式光学系统来讲，原理截然不同，由于采用时序编码的LEDMarker点，不同的LED随时间交替明暗变化，相机每曝光一次实际只对空间中的一个或几个Marker点进行采集，以此实现对不同Marker点的ID识别区分，捕捉时视场内往往有几十甚至上百个Marker点，当对所有Marker点完成一次采集时，才算作一次完整的动作采集，即一个动作关键帧。借助麒麟990 5G的***算力，实时渲染，实现与虚拟人物肢体的实时映射；南京实时动作捕捉价格查询

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这种计算通常鲁棒性较差，速度很慢，实时性不好，且关节缺乏定量信息参照，计算误差较大，这类技术目前多处于实验室研究阶段；第二种是基于主动热源照射分离前后景信息的红外相机图像的运动捕捉，即所谓的热能式动作捕捉，原理与青瞳类似，只是经过热光源照射后，图像前景和背景分离使得人形检测速度大幅提升，提升了三维重建的鲁棒性和计算速率，但热源从固定方向照射，导致动作捕捉时人体运动方向受限，难以进行360度***的动作捕捉，例如转身、俯仰等动作并不适用，且同样无法突破因缺乏明确的关节参照信息导致计算误差大的技术壁垒；第三种是三维深度信息的运动捕捉，系统基于结构光编码投射实时获取视场内物体的三维深度信息，根据三维形貌进行人形检测，提取关节运动轨迹，这类技术的**产品是微软公司的kinect传感器[5]，其动作识别鲁棒性较好，采样速率高，价格非常低廉，有不少爱好者尝试使用青瞳进行动作捕捉，效果并不尽如人意，这是因为kinect的应用定位是一款动作识别传感器，而不是精确捕捉，同样存在关节位置计算误差大，层级骨骼运动累积变形等问题。总体来讲，无标记点式动作捕捉普遍存在的问题是动作捕捉精度低。厦门虚拟主播动作捕捉口碑推荐

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