0 引 言

隨著動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)與三維數(shù)據(jù)處理能力的高速發(fā)展，社會(huì)生活中越來(lái)越多的場(chǎng)景使用三維影像代替原有二維影像，使得現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)中積累了豐厚的三維實(shí)體與行為數(shù)據(jù)。目前常使用相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘方法，從中篩選出更為真實(shí)有效的數(shù)據(jù)，使三維圖像更具精準(zhǔn)性、文本關(guān)聯(lián)性以及多場(chǎng)景適用性[1]。并在上述研究基礎(chǔ)上對(duì)視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行深層次的研發(fā)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)高效地提升三維數(shù)據(jù)圖像的資料，另外，隨著產(chǎn)業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的變化，需要針對(duì)特殊的速度要求、用戶行為喜好等多個(gè)方向進(jìn)行改進(jìn)。

傳統(tǒng)三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)能夠隨機(jī)采集大量三維參數(shù)，使用超大模型訓(xùn)練的方式解決三維圖像展示體驗(yàn)的問(wèn)題[2]。系統(tǒng)架構(gòu)在三維激光掃描的基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建，三維人體動(dòng)畫體驗(yàn)主要有兩種方式：一種是通過(guò)三維等價(jià)數(shù)據(jù)變換，將圖像數(shù)據(jù)量化，傳達(dá)三維人體動(dòng)畫的復(fù)雜信息；另一種是將若干個(gè)有效數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)資源組合計(jì)算，使擴(kuò)展系統(tǒng)存儲(chǔ)中已有的三維人體動(dòng)畫*大化展示三維人體圖像的代表性參數(shù)。但是，傳統(tǒng)三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)在圖像展示過(guò)程中，融合相關(guān)數(shù)據(jù)的能力較差，面對(duì)大數(shù)據(jù)的融合，顯得十分困難，為此設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)。

1 三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)沿用常規(guī)硬件設(shè)計(jì)，但是重點(diǎn)對(duì)三維掃描裝置進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化后的三維掃描裝置包含：集電器、光學(xué)采集器、數(shù)字計(jì)算機(jī)、一體化立體掃描儀等[3?4]。立體掃描儀能夠?qū)θS人體動(dòng)畫的外形結(jié)構(gòu)以及空間點(diǎn)位進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別后傳入光學(xué)采集器中進(jìn)行光學(xué)轉(zhuǎn)化，使用集電器與數(shù)字計(jì)算機(jī)對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。三維掃描裝置如圖 1所示。

三維掃描裝置采用脈沖測(cè)距法對(duì)三維坐標(biāo)進(jìn)行測(cè)距，基于高速激光反射原理，主動(dòng)發(fā)射激光束并采集被測(cè)人體表面反射回來(lái)的散射光，使用集電器計(jì)算出被吸收的光束，補(bǔ)償出現(xiàn)缺陷的激光源光束。掃描結(jié)果中包括：人體水平方向仰面角度、人體高度范圍值、*大活動(dòng)范圍距離等三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)[5]。通過(guò)以上數(shù)據(jù)可確定出三維人體動(dòng)畫的三維坐標(biāo)，以三維掃描裝置為坐標(biāo)原點(diǎn)，人體水平方向*大動(dòng)畫距離為正方向，搭建三維人體動(dòng)畫視覺(jué)三維坐標(biāo)軸。

運(yùn)用三維掃描裝置中的集電器代替原有的投影儀，集電器不僅可以投射特定的圖案，不同的投射圖案可以重建出一個(gè)全息的幾何信息數(shù)據(jù)，集電器還能夠通過(guò)外部輸入不同形式的數(shù)據(jù)，對(duì)不同角度的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，構(gòu)造出完整的掃描結(jié)果。集電器在人體上投射不同的圖案形成多樣的光紋，使用光學(xué)采集器對(duì)光紋信息進(jìn)行采集，測(cè)量的人體信息動(dòng)作會(huì)通過(guò)光紋特征聯(lián)系在一起，進(jìn)行視覺(jué)展現(xiàn)時(shí)，對(duì)光紋特征單獨(dú)關(guān)聯(lián)即可[6?7]。集電器投射圖案按照紋理如圖 2所示。

2 三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.1 確定三維人體位置、比例、轉(zhuǎn)角信息三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)屬于特定展示系統(tǒng)，簡(jiǎn)言之，就是能夠根據(jù)用戶使用需求，生成三維人體動(dòng)畫的過(guò)程。在本文系統(tǒng)中，三維人體動(dòng)畫主要體現(xiàn)人體位置、比例、轉(zhuǎn)角的變化，根據(jù)用戶特征用特定的方式對(duì)三維人體動(dòng)畫進(jìn)行展示。

1）三維人體位置的確立。人體動(dòng)畫的位置變換是將人體的頭部點(diǎn)作為標(biāo)記點(diǎn)，記作 ( x, y,z )，在 x 方向、y 方向和 z 方向上分別標(biāo)記 dx，dy 以及 dz 個(gè)長(zhǎng)度單位，那么將人體看作質(zhì)點(diǎn)后，三維人體位置坐標(biāo)可標(biāo)記為( X, Y,Z )，三維人體位置坐標(biāo)可表示為：

ìí???X = x + dxY = y + dyZ = z + dz（1）

2）三維人體動(dòng)畫比例確認(rèn)。三維人體動(dòng)畫的比例變換是以人體看作質(zhì)點(diǎn) ( 0, 0, 0 )，將三維人體動(dòng)畫上各標(biāo)注點(diǎn)的坐標(biāo)分別向著 X 分量、Y 分量以及 Z 分量的方向延伸，延伸距離乘以 dx，dy 以及 dz的矢量長(zhǎng)度，三維人動(dòng)畫比例變換后的坐標(biāo)依舊以 ( x, y,z )為原點(diǎn)，將原有區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大或者縮小若干倍，用公式表達(dá)為：

圖 3 中，原有人體動(dòng)畫樣本數(shù)據(jù)為圖中“圓圈”；若機(jī)器學(xué)習(xí)算法將相近的數(shù)據(jù)樣本類標(biāo)作為劃分區(qū)間，則導(dǎo)入數(shù)據(jù)樣本判斷為有效融合數(shù)據(jù)，用“三角”表示；若機(jī)器學(xué)習(xí)算法標(biāo)定補(bǔ)充數(shù)據(jù)為融合限定標(biāo)準(zhǔn)[9?10]，那么也可劃分為融合數(shù)據(jù)，用“正方形”表示。視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)填充的重要過(guò)程是區(qū)分有效數(shù)據(jù)，不同的算法下，融合標(biāo)準(zhǔn)不同，本文使用機(jī)械學(xué)習(xí)算法能夠融合大批量數(shù)據(jù)，改變傳統(tǒng)視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)填充方式，執(zhí)行機(jī)械學(xué)習(xí)的過(guò)程便可以視為視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)填充過(guò)程。

2.3 視覺(jué)感知對(duì)比度優(yōu)化

視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)填充以后，對(duì)展示的感官對(duì)比度進(jìn)行調(diào)試，三維人體動(dòng)畫具有高動(dòng)態(tài)的特征，為此使用色調(diào)映射來(lái)調(diào)整視覺(jué)感知對(duì)比度[11]。用色調(diào)映射亮度范圍，通常色調(diào)映射曲線呈現(xiàn)的是單調(diào)遞減的變化趨勢(shì)，根據(jù)韋伯?費(fèi)希納定律可知，人眼視覺(jué)敏感度與亮度成比例。

因此，本文將色調(diào)映射調(diào)整到亮度的有效對(duì)數(shù)區(qū)域中。為了保證優(yōu)化視覺(jué)感知對(duì)比度是*佳值域，結(jié)合色調(diào)映射曲線分段特性[12]，選擇單調(diào)函數(shù)的極值作為調(diào)制節(jié)點(diǎn)，標(biāo)記極限節(jié)點(diǎn)( mm , ym )為色調(diào)映射值。

假設(shè)相鄰節(jié)點(diǎn)( mm , ym )與( mm + 1 , ym + 1 )之間的交叉階段為 m，那么交叉調(diào)制的調(diào)節(jié)值為 a，該值恒定[13]，則使用色調(diào)映射曲線斜率作為指定亮度，用公式表示為：

d = ym + 1 - yma （4）

為了獲得*優(yōu)視覺(jué)感知對(duì)比度，調(diào)整色調(diào)映射編斜

ìí???x = Xdxy = Ydyz = Zdz（2）

3）旋轉(zhuǎn)角的變換。依然將人體看做質(zhì)點(diǎn)，坐標(biāo)系的原點(diǎn) ( 0, 0, 0 ) 不變，中心點(diǎn)坐標(biāo)用 ( x, y,z )表示，則對(duì)人體上的任一點(diǎn)坐標(biāo)( X, Y,Z )沿某軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) θ角度后，新的點(diǎn)坐標(biāo)標(biāo)記為( X1 , Y1 ,Z1 )，那么 θ 作為人體三維動(dòng)畫繞動(dòng)的中心，用公式表示為：

ìí???X1 = ( X - x ) cos θ - ( Y - y )sin θY1 = YZ1 = z - ( X - x )sin θ + ( Z - z ) cos θ（3）

至此，完成三維人體動(dòng)畫位置、比例、轉(zhuǎn)角的確認(rèn)。

2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)填充

將確認(rèn)的三維人體動(dòng)畫位置、比例、轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)導(dǎo)入機(jī)械學(xué)習(xí)模型中，與用戶控制口令相填充。根據(jù)用戶輸入的不同特征值與現(xiàn)有三維人體動(dòng)畫數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，融合過(guò)程中要區(qū)別數(shù)據(jù)之間的特征，為此使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類后再執(zhí)行融合口令[8]，在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用近鄰算法辨識(shí)出現(xiàn)有數(shù)據(jù)與樣本集數(shù)據(jù)的相似性，根據(jù)相似度的大小劃分在一個(gè)相對(duì)的數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)，如圖 3所示。

光的參量，使用代碼 date default time zone set（′ Asia/Shanghai′）調(diào)用出光場(chǎng)感知參量代替原有參量值，再求解色調(diào)映射曲線[14]，*后得到的光場(chǎng)強(qiáng)度就是色調(diào)映射*優(yōu)值，也是視覺(jué)感知對(duì)比度的*優(yōu)值，使用修訂程序<script>Big Pipe. lazy Page lets = []；</script>修訂差分值后，便可以進(jìn)行三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)。

3 實(shí) 驗(yàn)

為了驗(yàn)證系統(tǒng)性能，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本實(shí)驗(yàn)采用YUI?658 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，驗(yàn)證不同視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合能力，使用兩種傳統(tǒng)視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)與本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)作比較，在統(tǒng)一實(shí)驗(yàn)環(huán)境光條件下，使用多組數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入，輸入量隨機(jī)分配。但是，需使用相同的輸入方式，用于實(shí)驗(yàn)的 YUI?658 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能夠?qū)?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總，顯示在該平臺(tái)中。

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

實(shí)驗(yàn)使用的 YUI?658實(shí)驗(yàn)平臺(tái)參數(shù)如表 1所示。實(shí)驗(yàn)中使用美能達(dá)照明設(shè)備，三維人體動(dòng)畫大小動(dòng)態(tài)信息保持不變，系統(tǒng)使用的相應(yīng)參數(shù)保證一致，三維

人體動(dòng)畫投影投射的*大照度規(guī)定為 700 lx；視覺(jué)動(dòng)畫 投 影 面 積 為 5.5 m2；動(dòng) 態(tài) 的 反 射 部 分 * 大 照 度 為450 lx；人體轉(zhuǎn)角部分的*大顯示照度為 342 lx；人體以外的環(huán)境照度為 535 lx；在體驗(yàn)視角范圍內(nèi)，3D 顯示結(jié)果呈現(xiàn)均勻的畫質(zhì)分布。

視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)在視覺(jué)體驗(yàn)時(shí)，觀看視角的變化如圖 4所示。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

對(duì)比三種視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)時(shí)，將所有輸入融合的數(shù)據(jù)結(jié)果統(tǒng)一匯總至圖中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 5所示。

由圖 5可知，本文設(shè)計(jì)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合量*低超過(guò) 70 TB，兩種傳統(tǒng)系統(tǒng)的*佳值沒(méi)有超過(guò) 60 TB，說(shuō)明本文系統(tǒng)融合數(shù)據(jù)能力更強(qiáng)。這是由于本文系統(tǒng)在軟件設(shè)計(jì)的過(guò)程中引入了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用該算法將視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)與用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的填充，并對(duì)填充后的視覺(jué)感知對(duì)比度實(shí)施優(yōu)化處理，*終提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合量，進(jìn)而提升了系統(tǒng)的性能。

4 結(jié) 語(yǔ)

為了解決傳統(tǒng)系統(tǒng)存在的融合數(shù)據(jù)量較少的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的三維人體動(dòng)畫視覺(jué)體驗(yàn)系統(tǒng)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)融合數(shù)據(jù)能力差的問(wèn)題，說(shuō)明該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)融合中更具備優(yōu)勢(shì)。雖然本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)取得了一定的進(jìn)步，但是沒(méi)有考慮到由于數(shù)據(jù)量較大造成的數(shù)據(jù)處理效率較低的問(wèn)題，接下來(lái)將以此為研究重點(diǎn)進(jìn)行深入的研究。