三维人体动作及其在智能舞蹈教学中的运用三维人体动作及其在智能舞蹈教学中的运用摘要：随着经济的迅速发展以及科学技术水平的不断提高，动作捕捉技术取得了较大程度上的进步，目前状况下，这一技术已经在多个领域得到了广泛的使用，主要有智能人机交互、计算机动画、三维电影制作以及视频游戏等。这一技术主耍是通过对一些特殊的软硬件设备进行一定程度上的使用，并由此来对物体各部分的三维运动轨迹进行精确的记录。人们可以根据这些轨迹的相关信息进行研究与分析，并在此基础之上进行准确的建模、分析与利用。本文就针对三维人体动作及其在智能舞蹈教学屮的运用进行研究与分析。关键词：动作捕捉技术；三维人体动作；智能舞蹈教学；运用中图分类号：G642文献标志码：A文章编号：1007-0125（2013）11-0247-01一、动作捕捉技术动作捕捉（Motioncapture）技术所涉及的内容较为广泛，主耍包含有尺寸的测量、物理空间内的物体定位以及方位的测定等。就其技术角度而言，运动捕捉的实质就是对物体在三维空间之中的运动轨迹进行一定程度的测量、跟踪以及记录。一般情况下，具有典型性的运动捕捉设备主要包含了四个组件，分别是传感器、信号捕捉设备、数据传输设备以及数据处理设备。下面就这四个组件进行简要阐述:（一）传感器：传感器就是一种跟踪装置，一般情况下，它是被设置在运动物体的关键位置，其功能主要是对运动物体的运动位置信息进行提供；（二）信号捕捉设备：一般情况下，如果动作捕捉系统具有一定的差异性，那么信号捕捉设备也会有多不同，其主耍功能是对传感器所提供的位置信号进行有效捕捉；（三）数据传输设备：对于动作捕捉系统而言，它需要将大量的运动数据从数据捕捉设备传输到计算机系统之中进行处理，同时，这一过程还需要保证传输的准确性与高效性，数据传输设备便是负责这项工作的设备；（四）数据处理设备：一般情况下，当捕捉到相关的数据之后需要进行一定程度上的修正与处理，在这项工作完成Z后，还需要将其余三位模型向进行有效的结合，这样才能完成接下来的操作。二、三维人体动作的识别一般情况下，三维人体动作的识别主要包含了三种模式，分别为已分割的动作模式识别、连续的动作模式识别以及实时动作数据流识别。（一）已分割的动作模式识别：它首先进行一个假设，即每一个动作样木都是事先由人工或者运动机器方法进行分割，同吋，它仅仅只包含有一个动作模式。因此，对于已分割的动作模式识别就是要对各个未知的动作模式进行一定程度上的分类，使其归类到已经定义的动作类别当中去。（-）连续的动作模式识别：对于未知的数据动作而言，它一般都包含了多个动作模式，除此Z外，这些动作模式的类型以及首尾帧都是未知的。所以，对于连续的动作模式识别，不能像已分割动作模式的识别一样，仅仅对未知动作直接同训练数据进行匹配识别。相反,连续的动作模式识别应该先对未知动作进行一定程度上的自动分割,并使其成为独立的动作模式，然后再对其进行一定程度的识别。（三）实时动作数据流识别：这一模式的数据识别最为复杂，一般情况下，它是发生在实际的实时应用当中。对于实吋动作数据流的识别之所以如此复杂，主要是以为内其待识别的数据流都是通过现场捕捉而得到的，除此Z外，他还要求能够在捕捉的同吋进行一定程度上的识别处理，这样一來，识别系统就能够以处理结果为依据，对用户的输入动作进行及时的反应。三、三维人体动作在智能舞蹈教学中的运用对于动作捕捉数据而言，它可以对先后动作进行一定程度上的比较，然后再再将比较所得到的信息进行相应的反馈。针对这一情况,本文介绍一种智能舞蹈教学系统，这一系统主要是由C++编程语言以及OpenGL软件包共同实现，在对这一系统进行使用吋，有两种模式可以供用户选择，这两种模式分别为训练模式以及舞蹈模式。训练模式：训练模式主要是供用户进行口主学习。首先系统对相关动作进行一定程度上的捕捉，然后系统根据所捕捉到的动作进行处理，使其以三维动画的形式向用户进行呈现，用户就可以根据系统所提供的三维动画进行口主学习。舞蹈模式：舞蹈模式全称为自由舞蹈模式。在这一模式Z下，用户可以在一定的时...