随着计算机图形学技术及硬件设备的快速发展,计算机动画技术成为一种重要的数字媒体技术,并已逐渐渗入到人们生活的各个领域。近年来,随着光学运动捕捉设备的普及和运动捕捉技术的发展并逐步成熟,基于运动捕捉的计算机动画技术成为三维计算机动画的主流方法,同时不断产生大规模海量的三维人体运动数据库。高效地复用现有的运动数据库能提高计算机动画制作的效率,降低制作成本。运动合成技术是一种常用的复用技术,它能在已有的运动数据基础上合成满足用户需求的动作,对计算机动画制作具有十分重要的意义。　　 运动合成技术最基本的操作就是平滑过渡不同运动,有效的相似性度量和平滑的运动连接技术能保证好的运动合成效果。本文对相似性度量和运动连接这两个运动合成的关键技术进行研究,主要工作包括:　　 (1)研究基于距离的运动相似性度量方法。运动相似性度量应用于许多复用技术中。有效的运动相似性度量不仅计算效率高,而且能检索数值相似和逻辑相似的运动。本文针对现有的运动相似性度量方法存在的不足,提出结合特征的相似性度量方法。该方法将特征提取和带有速度的帧间距离引入相似性度量方法中。特征提取能实现对数据的降维,提高计算效率;带有速度的帧间距离能区别运动间更细致的差异。同时,根据经验设置不同的权重以检索逻辑相似的运动,为计算机动画制作提供更多的选择。实验表明,本文的算法在比较运动序列相似性和运动检索方面具有一定有效性。　　 (2)研究基于插值技术的运动连接技术。在现有运动连接技术的基础上,本文归纳总结出一个运动连接的处理流程,并分析了各个流程的常用的算法。根据连接相似的运动和连接不同行为的运动这两种不同的连接要求,提出一个在度量运动相似性的基础上进行自适应运动连接的算法。实验结果表明,本文的方法能平滑合成常见的运动数据。