【摘 要】
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应用运动捕捉设备能获取高度真实感的三维人体运动数据。然而，人体运动复杂多样，不可能采集到适合每种虚拟环境以及适合每种虚拟人的运动数据，由于捕获区域和设备的局限性，难以获
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应用运动捕捉设备能获取高度真实感的三维人体运动数据。然而，人体运动复杂多样，不可能采集到适合每种虚拟环境以及适合每种虚拟人的运动数据，由于捕获区域和设备的局限性，难以获取整个运动过程，需要对运动数据进行编辑和合成等操作。
本文对于运动数据的编辑，提出了逆向运动学和时空约束相结合方法，从而使运动数据能适应新的环境。对于运动数据的重定向，采用模型骨骼比例的方法，从而使运动数据可以驱动不同的虚拟人。对于运动数据的合成，改进了基于运动图的相似帧计算方法，提出了基于一小段运动帧的相似度求解方法，该方法考虑了前后帧之间的速率等信息，使相似帧的选择更精确，从而合成整个运动过程。
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