[发明专利]一种基于构造分解法的运动数据转换方法

权利要求书

1.基于构造分解法的运动数据转换方法与一般的运动数据转换方法具有一个共同点，即通过某种级联方式，将具有某种拓扑关系的三维空间位置数据点参数化，用来驱动三维人体模型。基于构造分解法的运动数据转换方法与一般的运动数据转换方法相比，又具有以下技术特征：

1、同时求解关节点的三个相对旋转欧拉角

当两个向(x₁，y₁，z₁)^T量.(x₁，y₁，z₁)^T.和(x₂，y₂，z₂)^T的长度相等时，存在正交矩阵R，使得(x₂，y₂，z₂)^T＝R(x₁，y₁，z₁)^T，构造满足(x₂，y₂，z₂)^T＝R(x₁，y₁，z₁)^T的正交矩阵R，令：(x₁，y₁，z₁)^T＝U(0，0，1)^T，(x₂，y₂，z₂)^T＝Q(0，0，1)^T

其中：

UT=u00u01u02u10u11u12x1y1z1,]]>Q=q00q01x2q10q11y2q20q21z2]]>

则有R＝QU^-1。

由于旋转矩阵R是R(α)R(β)R(γ)的形式，我们对Q和U^-1进行分解构造，使得Q＝R(β)R1(α)，U^-1＝R₂(α)R(γ)且R(α)＝R₁(α)R2(α)。

那么：R=R(β)R1(α)R2(α)R(γ)]]>

=c10-s1010s10c11000c1z2-s1x2y20-y2c1z2-s1x21000z1-s2x1-c2y10s2x1+c2y1z1c2-s20s2c20001]]>

其中：

c1=z2x22+z22,]]>s1=-x2x22+z22,]]>c2=y1x12+y12,]]>s2=x1x12+y12]]>

在上述旋转矩阵中，c₁、c₂、s₁和s₂都不包含未知量，所以解是唯一的，即在既定旋转次序的情况下不存在第二种旋转情况。

2、利用权利要求1，将具有拓扑关系的三维空间点集转换为当前几种流行的运动数据格式，如BVH、ASF/AMC等格式的数据.