8、动作捕捉数据清理与应用指南

动作捕捉数据清理与应用指南

1. 数据清理概述

数据清理主要有两种类型，一是清理标记点数据，光学系统中的标记点数据是平移数据，而磁系统中的标记点数据包含平移和旋转数据；二是清理骨骼数据，骨骼数据主要是旋转数据，包含少量平移数据。下面介绍一些常见的数据清理方法。

1.1 消除数据间隙

光学动作捕捉数据最常见的问题是数据间隙，这可能是由于数据缺失，或者在计算标记点位置时因错误解决方案导致不规则峰值被移除所造成的。数据缺失导致的间隙可能由多种原因引起，其中遮挡是最常见的原因之一，手部标记点就经常受到遮挡影响。以下是几种填补数据间隙的方法：
- 线性插值 ：这是最快且最直接的方法。它通过一条直线连接间隙前的最后一个有效数据点和间隙后的第一个有效数据点，没有缓入缓出效果，因此该段运动可能看起来比较机械。
- 样条插值 ：常用的图形数据编辑工具采用的样条类型是三次样条，由两个端点的位置和切线定义。样条工具通常会使曲线起点的切线与间隙前最后一个数据点的切线匹配，曲线终点的切线与间隙后第一个数据点的切线匹配。与线性插值仅插值位置不同，样条插值还会对速度（位置变化率）进行插值，能提供更自然的曲线来填补间隙。不过，由于样条插值会对速度进行插值，可能会在小区域内产生不必要的剧烈运动。通过删除间隙前后少量数据来扩大间隙，再应用样条插值，可得到更平滑的曲线。
- 手动添加数据 ：这种方法并不像想象中那么繁琐，且能取得不错的效果。首先创建一条填补间隙的样条曲线，然后在新创建的曲线上添加所需数量的控制点，通过调整控制点的位置和切线来创建所需的运动。与使用无额外控制