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1、大連民族大學(xué)擬提名的2017年度省科技獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)目(人選)自然科學(xué)獎(jiǎng)公示樣本:項(xiàng)目名稱人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理及虛擬人仿真關(guān)鍵技術(shù)研究推薦單位(推薦專家)項(xiàng)目簡(jiǎn)介1. 項(xiàng)目的主要研究?jī)?nèi)容及科學(xué)發(fā)現(xiàn)點(diǎn)本項(xiàng)目主要對(duì)人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理及虛擬人仿真中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理是虛擬人運(yùn)動(dòng)合成及控制等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法的基礎(chǔ)。首先研究了人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的壓縮和檢索方法?;谶@些方法,可實(shí)現(xiàn)從精簡(jiǎn)壓縮的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中快速的檢索得到需要的人體運(yùn)動(dòng)片段,從而高效的合成虛擬人需要的運(yùn)動(dòng)和位姿。然后,對(duì)基于深度相機(jī)的虛擬人建模技術(shù)進(jìn)行了深入研究,這項(xiàng)研究提供了簡(jiǎn)便的虛擬人建模方法,為虛擬人的實(shí)用建模打下基礎(chǔ)。接著,研究了虛擬

2、人渲染中的光學(xué)跟蹤技術(shù),通過精心設(shè)計(jì)的加速結(jié)構(gòu),基于GPU對(duì)光學(xué)跟蹤方法進(jìn)行加速,從而加速虛擬人的渲染。最后,對(duì)虛擬人的運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)合成方法進(jìn)行了研究,基于草圖引導(dǎo)和數(shù)據(jù)檢索技術(shù),交互式的得到虛擬人的姿態(tài)并進(jìn)行進(jìn)一步的合成提煉;基于生物力學(xué),進(jìn)行真實(shí)感觸碰控制器的設(shè)計(jì),從而生成較自然真實(shí)的虛擬人觸碰運(yùn)動(dòng),并探索在虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境下虛擬人應(yīng)用情景。2. 項(xiàng)目的科學(xué)價(jià)值及同行引用評(píng)價(jià)等人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的高效組織與快速檢索是虛擬人運(yùn)動(dòng)合成的基礎(chǔ)。本項(xiàng)目提出了基于變換域的人體運(yùn)動(dòng)檢索方法,通過短小索引的匹配,完成人體運(yùn)動(dòng)的檢索,由于該索引與運(yùn)動(dòng)大小無關(guān)等性質(zhì),使得我們的方法具有較好的可擴(kuò)展性和邏輯相似性檢索的能

3、力。大量未壓縮的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸帶來了極大的困難。而已有的人體運(yùn)動(dòng)有損壓縮方法,會(huì)帶來運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的artifact,解壓時(shí)的IK矯正雖能一定程度上彌補(bǔ)這種artifact,但又會(huì)帶來額外的時(shí)間開銷?;诖?,提出了一個(gè)基于Alpha Parallelogram Predictor對(duì)運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行無損壓縮的算法。該方法的擴(kuò)展方法目前已經(jīng)應(yīng)用到騰訊運(yùn)營(yíng)的游戲“QQ炫舞”中?;凇癚Q炫舞”過億的用戶量,每年能降低102,400,000,000MB網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)及磁盤數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求,帶來相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。獲取物體以及人體表面的三維幾何信息是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬人等領(lǐng)域中一項(xiàng)基本任務(wù),有著廣泛的應(yīng)

4、用價(jià)值。同傳統(tǒng)三維掃描和立體視覺方法相比,深度相機(jī)價(jià)格低廉、結(jié)構(gòu)小巧、使用方便、不易受紋理光照的影響,且能實(shí)時(shí)捕獲物體表面深度與彩色信息。針對(duì)單臺(tái)Kinect掃描全身人體數(shù)據(jù)質(zhì)量較差以及多臺(tái)Kinect之間相互干擾的問題,2012年我們于IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics上提出了一種利用多臺(tái)Kinect的三維人體非剛體掃描重建方法,建立了一套簡(jiǎn)單易用的三維人體掃描重建系統(tǒng)。該項(xiàng)研究在國(guó)內(nèi)外產(chǎn)生了廣泛的影響。該研究成果SCI他引超過90次,總計(jì)他引近300次。這些引文中既有來自IEEE TRANSACTIONS ON

5、CYBERNETICS、IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA等頂級(jí)國(guó)際期刊的引用,也有瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院Mark Pauly教授及清華大學(xué)國(guó)家杰出青年基金獲得者胡事民教授等領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者的引用。完成人情況表王鵬杰,1/4,副教授,大連民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,提出了科學(xué)發(fā)現(xiàn)點(diǎn)1和2,參與提出了科學(xué)發(fā)現(xiàn)點(diǎn)4和5。曾獲得2008年度遼寧省自然科學(xué)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng),排名第3。宋海玉,4/4,副教授,大連民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,參與提出了科學(xué)發(fā)現(xiàn)點(diǎn)1和2。論文、論著目錄(不超過8篇)序號(hào)論文專著名稱/刊名/作者影響因子年卷頁碼發(fā)表時(shí)間年月日通訊作者第一作者國(guó)內(nèi)作者SCI他引

6、次數(shù)他引總次數(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)是否國(guó)內(nèi)所有1The Alpha Parallelogram Predictor: a Lossless Compression Method for Motion Capture Data/Information Sciences/P Wang ,Z Pan ,M Zhang ,RWH Lau ,H Song 4.8232(2013): 1-102013-05-01Mingmin ZhangPengjie Wang 王鵬杰49是2An Eigen-based Motion Retrieval Method for Real-time Animation/Computer

7、s & Graphics/P Wang ,RWH Lau ,Z Pan ,J Wang ,H Song 1.22014,38(2): 255-2672014-02-01Pengjie WangPengjie Wang王鵬杰310是3A Real-time Database Architecture for Motion Capture Data/International Conference on Multimedea/ P Wang ,RWH Lau ,M Zhang ,J Wang ,H Song ,Zhigeng Pan2011: 1337-13402011-11-28Peng

8、jie WangPengjie Wang王鵬杰10是4Scanning 3D full human bodies using kinects/IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics/J Tong ,J Zhou ,L Liu ,Z Pan ,H Yan 2.82012,18 (4) :6432012-04-01Zhigeng PanJing Tong潘志庚98291是5MSKD: multi-split KD-tree design on GPU/Multimedia Tools & Applications

9、/X Yang ,B Yang ,P Wang ,D Xu 1.52016,75 (2) :1-162016-06-01Xin YangXin Yang楊鑫02是6A suggestive Interface for Sketch-based Character Posing/Computer Graphics Forum/P Lv ,PJ Wang ,WW Xu ,JX Chai ,MM Zhang 1.62015,34 (7) :111-1212015-10-01Z. G. PanP. Lv潘志庚00是7Biomechanics-based Reaching Optimization/Visual Computer/P Lv ,M Zhang ,M Xu ,H Li P Zhu 1.52011,27 (6-8) :613-6212011-06-01Pei LvPei Lv呂培19是8Virtual reality and mixed reality for virtual learning e

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