基于語義的角色動(dòng)畫生成系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、語義網(wǎng)作為萬維網(wǎng)的擴(kuò)展和延伸，為人們提供了一種更加個(gè)性化和豐富多彩的網(wǎng)絡(luò)，從其誕生之日起就成為了學(xué)者研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，而本體作為語義網(wǎng)的基礎(chǔ)，被越來越多的組織和機(jī)構(gòu)用來進(jìn)行領(lǐng)域的語義化描述。本文以“文化旅游資源挖掘與體驗(yàn)式平臺(tái)研發(fā)與示范”項(xiàng)目為研究背景，對(duì)基于語義的角色動(dòng)畫生成系統(tǒng)進(jìn)行了研究和設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)一段受限的動(dòng)畫描述文本進(jìn)行處理，自動(dòng)生成3D角色動(dòng)畫。本文的主要工作包括了中文動(dòng)畫描述本體的構(gòu)建、場景信息的定量化處理和執(zhí)行腳本的自動(dòng)

2、生成等，詳細(xì)內(nèi)容如下：
　　首先，針對(duì)角色動(dòng)畫生成系統(tǒng)，本文采用自上而下的方法完成了中文動(dòng)畫描述本體的構(gòu)建。經(jīng)過測試，所構(gòu)建的本體不僅包括了領(lǐng)域內(nèi)所有概念、關(guān)系和約束的描述，而且具有強(qiáng)大的事件邏輯性，在很大程度上保持了動(dòng)畫的語義完整性，為系統(tǒng)提供了語義描述的基礎(chǔ)。
　　其次，本文提出了一套場景信息的定量化處理方案。首先提出了基于依存關(guān)系的改進(jìn)空間信息抽取方法，提高了空間信息抽取的完整性和準(zhǔn)確性。然后使用語義檢索技術(shù)從本體模型

3、庫中得到對(duì)象模型信息，最后采用基于規(guī)則的方法計(jì)算出對(duì)象空間坐標(biāo)計(jì)算，從而完成了將定性化的場景信息轉(zhuǎn)化為定量化的對(duì)象模型和三維坐標(biāo)，為系統(tǒng)提供了不可或缺的數(shù)據(jù)對(duì)象。
　　最后，對(duì)角色行為進(jìn)行了分析，提出了基于事件的執(zhí)行腳本自動(dòng)生成方法，實(shí)現(xiàn)了角色動(dòng)畫生成的原型系統(tǒng)。首先根據(jù)事件類型分析了角色的行為，重點(diǎn)研究了角色的非語言行為。然后順序遍歷動(dòng)畫文本的語義行為序列，根據(jù)類型選擇不同的模板，采用Velocity模板引擎技術(shù)生成關(guān)聯(lián)的JS執(zhí)