[发明专利]基于多Kinect和UE4的动捕数据表现方法及装置

权利要求书

1.一种基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，基于数据采集区域的多个Kinect传感器采所集图像数据，获取多组人体骨架节点坐标数据；

步骤2，根据预设的坐标转换矩阵，对步骤1中所采集的多组人体骨架节点坐标数据分别进行坐标系归一化，得到多组对应的参考骨架节点坐标数据；

步骤3，基于各组所述参考骨架节点坐标数据，对各骨架节点进行坐标数据的加权平均，并生成平均骨架模型；

步骤4，通过预设的映射关系将所述平均骨架模型转换为UE4图形程序中对应角色模型的角色模型数据；

步骤5，根据所述角色模型数据，使用所述UE4引擎进行骨骼动画的展示。

2.根据权利要求1所述的基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，其特征在于，所述人体骨架节点坐标数据包括对应坐标的可信度，所述坐标的可信度为根据节点坐标数据所包含的跟踪状态为所述节点分配的参数数据；

所述预设的坐标转换矩阵，其构建方法包括：

从各Kinect传感器获取同一人体的多帧骨架数据；

从所述多帧骨架数据中选出可信度最高的骨架数据所在的Kinect传感器坐标系为参考坐标系，确定其他Kinect传感器坐标系为非参考坐标系；

根据所述多帧骨架数据中同一节点在所述参考坐标系与所述非参考坐标系的坐标，确定出各Kinect传感器坐标系与所述参考坐标系的坐标变换矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，其特征在于，“根据所述多帧骨架数据中同一节点在所述参考坐标系与所述非参考坐标系的坐标，确定出各Kinect传感器坐标系与所述参考坐标系的坐标变换矩阵”，包括：

利用最小优化方法计算出使D值最小时对应的坐标变换矩阵Mi：

其中，i＝2,3,4…，表示用于采集人体骨架数据的Kinect传感器的数目，v_ij表示第i台Kinect传感器获取的骨架数据中骨架的第j个节点的坐标，v_1j表示被作为参考坐标系的Kinect传感器获取的骨架数据的骨架的第j个节点的坐标，w_ij表示第i台Kinect传感器获取的骨架数据中骨架的第j个节点的权重，w_1j表示参考坐标系的Kinect传感器获取的骨架数据的骨架的第j个节点的权重。

4.根据权利要求1所述的基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，其特征在于，“基于各组所述参考骨架节点坐标数据，对各骨架节点进行坐标数据的加权平均，并生成平均骨架模型”，包括：

根据各组所述参考骨架数据中每个节点所包含的跟踪状态赋予各组所述参考骨架数据中各节点不同的权重；

计算构成所述人体骨架中每个节点的平均节点坐标，生成所述平均骨架模型，其中，计算节点的平均节点坐标为：根据各组所述参考骨架数据中所述节点的权重，加权平均各组所述参考骨架数据中所述节点的节点坐标数据，计算得到所述节点的平均节点坐标。

5.根据权利要求1所述的基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，其特征在于，“通过预设的映射关系将所述平均骨架模型转换为UE4图形程序中对应角色模型数据”，包括：

根据预设的映射关系通过节点名称将所述平均骨架的节点与所述角色模型数据的节点进行匹配；

按照节点匹配关系，将所述平均骨架数据转换为UE4图形程序中对应角色模型的角色模型数据。

6.根据权利要求5所述的基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，其特征在于，“根据所述角色模型数据，使用UE4引擎进行骨骼动画的展示”，包括：

采用四元数混合的方式将所述角色模型数据通过UE4引擎赋值到3D模型；

计算初始骨架变化到当前骨架的过程中每根骨骼的变化量；

将各所述变化量附加对应骨骼的各节点，确定出骨骼动画中节点的变化。