[发明专利]虚拟教师系统的动作驱动方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种虚拟教师系统的动作驱动方法，其特征在于，包括：

获取模特教师的实时动作图像和标准动作库，所述标准动作库包括多个标准动作图像，每个所述标准动作图像根据所述模特教师的虚拟模型预先生成；

根据所述实时动作图像与所述标准动作库中的多个所述标准动作图像进行匹配，确定所述模特教师在当前时刻对应的目标标准动作图像，所述目标标准动作图像为多个所述标准动作图像中的一种；

根据所述目标标准动作图像对所述虚拟模型进行驱动，以完成动作驱动。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述标准动作图像包括多个第一骨架节点的标准三维坐标，所述实时动作图像包括多个第二骨架节点的实时三维坐标，所述第一骨架节点和所述第二骨架节点对应，所述根据所述实时动作图像与所述标准动作库中的多个所述标准动作图像进行匹配，确定所述模特教师在当前时刻对应的目标标准动作图像，包括：

根据每个所述标准动作图像中的第一骨架节点的标准三维坐标和所述实时动作图像中的第二骨架节点的实时三维坐标确定每个所述标准动作图像和所述实时动作图像的整体匹配度；

将整体匹配度最大的标准动作图像作为所述目标标准动作图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述标准动作图像中的第一骨架节点的标准三维坐标和所述实时动作图像中的第二骨架节点的实时三维坐标确定每个所述标准动作图像和所述实时动作图像的整体匹配度，包括：

根据每个所述第一骨架节点的标准三维数据和对应的实时三维数据确定每个所述第一骨架节点的特征差异度；

对每个所述第一骨架节点的特征差异度进行求和得到每个所述标准动作图像与所述实时动作图像的整体差异度；

根据所述整体差异度确定每个所述标准动作图像和所述实时动作图像的整体匹配度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述整体差异度确定每个所述标准动作图像和所述实时动作图像的整体匹配度，包括：

根据公式确定所述实时动作图像和每个所述标准动作图像的整体匹配度；

其中，M为预设的偏移最大阈值，S为所述整体匹配度，f(α_max)为预先计算的匹配准确度因子，α_max为特征差异度的最大值，D_st为预设的整体差异度阈值，D为所述整体差异度，S_st为预设的基准匹配参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取模特教师的实时动作图像和标准动作库之前，所述方法还包括：

获取模特教师的皮肤网格模型；

从所述皮肤网格模型中提取多个特征点；

分别依据每个所述特征点对所述皮肤网格模型进行横向切面或纵向切面，形成对应的截面环；

计算每个所述截面环的几何中心位置，并将多个所述几何中心位置进行连线获得初始骨架，所述几何中心位置为所述初始骨架对应的第一骨架节点的位置；

根据每个所述截面环将所述初始骨架调整至与所述皮肤网格模型匹配的骨架模型；

对所述骨架模型和所述皮肤网格模型进行权重分布调整，获得所述模特教师的虚拟模型；

根据所述虚拟模型生成多个标准动作图像，记录每个所述标准动作图像中各个第一骨架节点的标准三维数据，由多个所述标准动作图像和每个所述标准动作图像中各个第一骨架节点的标准三维数据组成标准动作库。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述骨架模型和所述皮肤网格模型进行权重分布调整，包括：

遍历所述皮肤网格模型的各个顶点，根据各个所述顶点与所述第一骨架节点的位置关系确定每个所述顶点的关联骨架节点数目；

依据所述关联骨架节点数目确定每个所述顶点和所述第一骨架节点的绑定关系；

根据所述绑定关系调整所述皮肤网格模型中每个所述顶点和所述第一骨架节点的权重分布。