[发明专利]一种基于深度循环神经网络算法的三维动画生成方法有效
申请号: | 201710143013.8 | 申请日: | 2017-03-10 |
公开(公告)号: | CN106971414B | 公开(公告)日: | 2021-02-23 |
发明(设计)人: | 罗国亮;项国雄;李玉华;易玉根;雷浩鹏;谢文强;姜永金;王金磊 | 申请(专利权)人: | 华东交通大学 |
主分类号: | G06T13/20 | 分类号: | G06T13/20 |
代理公司: | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人: | 韩洋 |
地址: | 330000 江西省南*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | 一种基于深度循环神经网络算法的三维动画生成方法,参照附图1,给出了本方法拟采取的技术路线,描述了以现有三维动画数据集作为驱动,在提取三维动画动态特征的基础上,融合深度神经网络模型技术生成三维动画,进行相关理论和算法设计的技术路线,本发明的主要有益效果是提出数据驱动的三维动画生成方法,基于真实三维动画数据,融合深度神经网络技术,提取训练数据的动态特征并加载到给定的网格模型,从而实现动画生成。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 循环 神经网络 算法 三维动画 生成 方法 | ||
【主权项】:
一种基于深度循环神经网络算法的三维动画生成方法,其特征在于,参照附图1,给出了本方法拟采取的技术路线,描述了以现有三维动画数据集作为驱动,在提取三维动画动态特征的基础上,融合深度神经网络模型技术生成三维动画,进行相关理论和算法设计的技术路线,首先,从理论基础研究出发,设计三维动画动态描述符以量化三维动画网格面片的动态行为信息,进而计算三维动画之间相似度,融合深度神经网络模型提出三维动画生成算法,包括设计三维动画编码方法以便满足神经网络模型数据处理的效能,以及设计神经网络模型输出结果的解码方法从而最终生成三维动画,本方法从特征提取到结果输出,包括三维动画生成效果评估以及对神经网络模型训练方法的探讨,形成一个完整的基于深度神经网络模型的三维动画生成方法。
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