光学捕捉技术(收集5篇)
时间：2025-11-29
时间：2025-11-29
关键词：动捕（运动捕捉）；跟踪点；映射；层级；关键帧简化
1.运动捕捉技术的历史
1983年金斯伯格和麦克斯韦教授使用Op—Eye光学跟踪系统。
1984年MotionAnalysis实现通过二维跟踪三维定位技术。
1988年英国OxfordMetricsLimited公司第一套应用在影视的动画制作领域的MotionCapture系统—Vicon。这是世界上第一个设计用于动画制作的光学MotionCapture系统，它专门为动画制作量身定做，是一套专业化的MotionCapture系统。现在已被许多非常著名的动画制作公司采购、使用。它的出现意味着运动捕捉技术正式进入影视动画制作。
1993年Acclaim光学运动捕捉系统可以同时进行2人的动作捕捉，跟踪点(Marker)可达100.
1996年MotionAnalysis公司实现跟踪点(Marker)的自动标识。
2007年3D动画电影《贝奥武夫Beowulf》的角色的表演完全由动作捕捉技术来展现。
2010年《阿凡达》导演利用3D立体、动作捕捉技术通过《阿凡达》将自己的想象力完美地呈现给了全球影迷，使《阿凡达》取得了前所未有的成绩。
2．光学式运动捕捉技术的工作流程
运动捕捉技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁式、主动光学式和被动光学式。不同原理的设备各有其优缺点，一般可从以下几个方面进行评价：定位精度；实时性；使用方便程度；可捕捉运动范围大小；抗干扰性；多目标捕捉能力；以及与相应领域专业分析软件连接程度。
光学式运动捕捉（MotionCapture）技术，是通过高速摄像机阵列来捕捉表演对象身上的跟踪点，把跟踪点在物理空间中的运动数据，映射到计算机的虚拟三维空间中，一般是记录跟踪点的三个维度（x、y、z）的移动（Translation）和旋转(Rotation)数据，因此动捕数据包含的信息主要对应于虚拟骨骼系统每一层级关节的TranslateX、TranslateY、TranslateZ、RotateX、RotateY、RotateZ六个属性的值。
目前光学式运动捕捉技术大多基于计算机视觉原理。从理论上说，对于空间中的一个点，只要它能同时为两部摄像机所见，根据同一时间点的两部摄像机所拍摄的图像像素等数值，可以确定这一时间点该点在空间中的位置。当摄像机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。在表演对象的关键部位设置跟踪点，由高速摄像机阵列捕捉跟踪点在三维空间中运动的轨迹，再经过计算机处理后，生成可以在动画制作中应用的数据。动画师可以将这些数据映射到动画角色，生成动画。也可以在相关软件中调整动画效果。这些数据应用范围非常广泛，就娱乐产业而言，涉及到电影、电视、MV、电子游戏等领域。
通过多个高速摄像机捕捉的跟踪点（Marker）所获得的数据，因为高速摄像机镜头存在死角，所以捕捉到的数据很多时候会存在丢帧现象，因此跟踪点在表演对象身上放置，必须与其骨骼系统的关节点相对应，具体的做法很简单，在表演对象身上放置跟踪点之前，我们可以先在动捕软件中创建角色骨骼系统的框架模型ModelMarkers，除了在关节点上的主要跟踪点之外，还需要在关节点周围放置附加的标记点（理论上附加标记点越多越有利于修复丢帧），这些标记点之间由Stick根据人体基本结构的方式相连接。有点像人类的骨骼一样，这些Stick是长度一定的RigidBodies，这就保证了跟踪点阵列的相对稳定。丢帧现象一般是一个或多个跟踪点丢失导致的，丢失的跟踪点的数据可以根据附近其它跟踪点的数据推算出来，当然如果丢失的跟踪点太多，就得手工修复了。见图一。图1
3．运动捕捉数据的类型
针对不同的三维动画软件，可以输出的运动捕捉数据格式种类较多，例如(*.asf,*.amc)(*.bvh)(*.htr)(*.trc)(*.c3d)，较常用的格式是(*.bvh)和(*.c3d)，通过外部插件,Maya可以直接使用(*.bvh)(*.htr)(*.trc)(*.c3d)这几种格式的数据，当然，最常用的调用动捕数据软件是AutoDesk公司的MotionBuilder。
MotionBuilder支持以上所有格式的动捕数据，可以将MotionBuilder作为中转站，将任何格式的动捕数据导入MotionBuilder，处理后存为(*.fbx),现在主流三维动画软件对(*.fbx)数据的支持还是很不错的，处理后的(*.fbx)数据可以应用到很多主流三维动画软件中。据说VICON公司的新版动捕软件Blade可以直接由跟踪点生成(.fbx)骨骼，并把动画数据直接传递给这种(.fbx)骨骼，省去了大量的修补丢帧数据的工作，进一步提高了工作质量和效率。
4．运动捕捉数据的应用
我们以(*.bvh)和(*.c3d)这两种格式在MotionBuilder中的使用为例。
MotionBuilder虽然能够导入(*.bvh)格式数据，但无法直接将(*.bvh)文件格式使用到角色上，需要重新映射到MotionBuilder的基本骨骼上才能使用。我们可以导入任意(*.bvh)数据到MotionBuilder中，旋转、移动其关节成标准的T-POSE状态，这就得到我们需要的基本骨骼，用MotionBuilder的Character节点来角色化基本骨骼，选择基本骨骼的关节，按Base(required)的关节列表，一一对应拖入CharaterDefintion的ModelList中，并激活Characterize选项，完成基本骨骼的角色化，并另存为不带动画的(*.fbx)文件。需要使用(*.bvh)数据到自定义动画角色的时候，可以先导入这个文件，再导入(*.bvh)数据到这个文件的基本骨骼上，选择BVHReplaceAnimation,动画数据会附加到基本骨骼上，然后在自定义动画角色的CharacterSetting下的InputType中使用CharacterInput的数据输入方式。
再来说(*.c3d)或(*.trc)，这两种格式的处理方式基本一样。将(*.c3d)导入到MotionBuilder中，将MotionBuilder的Actor节点拖放进Viewer。(*.c3d)或(*.trc)数据中的人物大小与MotionBuilder中Actor的并不相同，用移动和缩放工具将二者对齐（对得越齐动画效果越好），在ActorSetting中创建MarkerSet，将Actor的关节点拖入到MarkerSet中，激活Active和Snap选项，就完成了(*.c3d)或(*.trc)数据与MotionBuilder中Actor的绑定。需要使用(*.c3d)或(*.trc)数据到自定义动画角色的时候，在自定义动画角色的CharacterSetting下的InputType中使用ActorInput的数据输入方式即可。
用机器人取代人类进行未知生物的探索与捕捉，可减少危险的发生；用机器取代化学药品杀死害虫便可减少农药对人体与环境的危害，而且顺应了当代环境保护这一课题。为此我们发明了捕虫系列机器人，捕虫系列机器人主要有三个部分组成：猪笼草仿生机器人、捕蝇草仿生机器人和蜥蜴仿生机器人，如下图所示。
猪笼草仿生机器人：设计此机器人主要是为了捕捉活体昆虫新物种和捕杀害虫两大功能，其更侧重于对活体昆虫的捕捉。设计此机器人最初的设想是当昆虫飞过此装置时，它会通过内部的感应器感知生物，待其进入捕捉范围后自动关闭捕虫器然后将昆虫捉住。因为这是一种捕捉活体昆虫的装置，因此它十分有利于科学家对昆虫的研究。实际应用时还可通过太阳能维持其运行，以减少对环境的危害。在实际操作过程中，此机器人采用的是乐高机器人套材中的光感传感器来感知昆虫的到来，当传感器感知到昆虫时，电机自动运行并通过履带进行传动，将捕虫器关闭。
捕蝇草仿生机器人：此机器人的功能和猪笼草仿生机器人的功能很相似，也具有捕捉昆虫新生物种和捕杀害虫两大功能，但其更侧重于对害虫的捕杀。它也是采用乐高机器人套材中的光感传感器来感知昆虫的到来，当传感器感知到昆虫时，电机自动运行将机械臂迅速放下将昆虫杀死。此外我们在此机器人中还设定了一个延时程序，一段时间（如5秒）后机械臂会自动抬起，以便捕捉下一只昆虫。因这款机器人已将先前捕获的昆虫杀死，所以即使机械臂抬起昆虫也不会跑掉，而在实际应用中还可以在其内部加入一些装置通过物理方式杀死害虫，以此取代化学药剂的使用，减小化学药剂对人体和环境的危害。
的微观世界
《蚁人》讲述了因劫富济贫而蹲监狱的斯科特・朗（保罗・路德饰）在出狱之后打算重新开始，现实的残酷使得他不得不重操旧业，斯科特・朗却无意中盗取了生化学家汉克・皮姆（迈克尔・道格拉斯饰）的蚁人战服，这是由一种可使原子距离缩短的特殊物质“皮姆粒子”制造而成的超小型特殊战衣，一旦穿上以后身体会缩小至蚂蚁大小的体积。在强大敌人的威胁下，斯科特・朗与汉克・皮姆博士精心策划并执行了一场惊天骗局来拯救世界。最终斯科特・朗不仅战胜了恶势力，而且还收获了亲情和爱情。
“蚁人”这一超级英雄形象与漫威电影的其他英雄形象有很大的不同。首先是体型上，如果给漫威电影中的超级英雄：蜘蛛侠、钢铁侠、美国队长、雷神托尔、绿巨人、金刚狼、恶灵骑士、蚁人等8000多名漫画角色和复仇者联盟、神奇四侠、X战警、银河护卫队等超级英雄团队按照体型大小来排名的话，你会如何排？我相信无论如何排列，蚁人肯定是漫威电影中体型最小的那个。其次，是能力的对比，相较于漫威其他的超级英雄，斯科特・朗本身并不存在什么超能力，只有在穿上蚁人战服后，才会拥有缩小、变大的超能力。
尽管蚁人体型较小、能力较弱，但却依然俘虏了相当多的影迷朋友。影片以蚂蚁的独特视角来显现人类正常的世界，并且蚁人战服可伸缩自如，却又力量无穷。在正常世界和蚂蚁世界中随意切换，指挥着浩荡的蚂蚁大军，快速爬行、穿过蚁洞、在空中急速飞行，使得影片的视觉效果十分出众。并且，影片在喜剧效果上下足了功夫，拥有大量喜剧表演经验的男主角保罗・路德把饰演的斯科特的草根一面展现得非常到位。而他的盗窃小团队的三个小伙伴也是一大亮点，扮演一号跟班的迈克尔・佩纳更是一出场就让人开怀大笑。
从“蚁人”的角度来看，这个世界充满了大量惊人的细节，其中大部分是我们平时难以看到的。这种细节的需求最终推动了“蚁人”眼中宏观场景的创建工作。通过一系列技术上的努力，影片获得了最佳视觉效果。
幕后制作特效揭秘
《蚁人》要为这个时代的观众们打造一个出色的微观世界。导演佩顿・里德在采访中透露：影片的理念就是要让微缩世界显得与我们眼前的世界迥异，但又不失真实感。据以往的经验而言，会发现变小时是部冒险片，而变大时就成了灾难片。导演佩顿・里德使用了微距摄影和微距摄像技术，加上动作捕捉技术、微缩模型拍摄的技术以及CGI等特效，成功地把观众们带入一个本来熟悉却又陌生的微观世界。比起爆炸、飞行和战斗场面，电影中这些部分更加令人惊艳，尤其是斯科特・朗首次缩小后的一系列镜头，使人印象深刻。
对于《蚁人》来说，影片中最大的挑战无疑是当“蚁人”缩小到最小时，如何处理立体效果？导演佩顿・里德解释道，我们用了很多技术来创造缩小的效果，有很多运动影像微距摄影，固定影像微距摄影，还有动作捕捉，我们会让保罗・路德还有替身演员穿上特制服装，用数码技术录影。不管我们有什么样的全景拍摄场景，都会有一个相应的微缩场景，我们会用一些特殊的镜头来拍摄，然后会在后期重制它们，因为你想要把所有的质地都还原，这样才能感觉真实。“蚁人”斯科特・朗与博士指挥蚂蚁大军的“蚁人"
微距摄影
影片《蚁人》的许多场景都是采用微距拍摄完成的。微距摄影是指物距在十几厘米以内的近距离对细小物体或物体的细微部分进行拍摄的过程。它的像与物的放大倍率m通常定义在0.1～1之间，有些文献甚至将其扩展至10。放大倍率又称复制比，是影像大小（指胶片上或影像传感器上的影像大小）与被摄物体的实际大小的比例。
微距摄影形同用放大镜看东西，一些小型的物体会让你看清楚，一些看不清楚的细节突然会出现，并且它都可以记录下来，所以它的首要应用体现在科学技术上。通过照片或者影像观察分析细小物体的清晰全貌，该技术的应用范围十分广泛包括：医学、考古、生理解剖、纺织等各个方面。它能够把人类肉眼所不能看见或者不常见的场景拍摄下来，供科研人员仔细观察、分析研究。
动作捕捉
运动捕捉，就是通过捕捉表演者的动作甚至表情，用这些动作或者表情数据直接驱动动画，虚拟对象模型，制作出形象逼真的动画。
1995年,40岁的詹姆斯•卡梅隆拿着一部长达82页的剧本前往数字领域(DigitalDomain)公司,他在这家曾经是自己一手创建的视觉效果公司的会议上阐述对《阿凡达》的构想,他要求影片中的蓝皮肤外星人必须看起来非常真实,不带一点化妆的痕迹。数字领域的一位特效艺术家告诉他:“这不可能完成,这样的技术根本不存在。”要将卡梅隆的梦想完全展现,将会耗费太多的时间和金钱,并需要超乎想象的电脑运算能力。
再过几个月,历史上第一部全电脑制作的3D动画长片《玩具总动员》就将上映。那时候,卡梅隆想象中的新世界,仍然只能存在于他一个人的脑海里。
为了一个更真实的梦
“和对(包括人在内)自然现象的模拟相比,对人造场景的模拟相对要容易得多。”在北京电影学院数字影视实验室里,教师王春水扳起指头历数史上经典科幻大片。他指的“场景”包括各种不可思议的超级建筑――从《星球大战》里的宇宙飞船到《泰坦尼克》里的豪华巨轮。他晚上将和朋友去电影院,再看一遍IMAX3D版的《阿凡达》。在2009年底终于上映的《阿凡达》,被贴上了“卡梅隆苦心孤诣12载的心血之作”这样的标签。
1995年的《玩具总动员》里,主角安迪与小狗被装上了1万多根能全部自由活动的毛发,这在当时已是惊人的数字,但没有观众会将屏幕上的小狗认成自己家里的宠物。卡梅隆想要拍的是电影而非动画片,他在接受《纽约时报》采访时说:“我想要技术能毫不损失地捕捉住演员的面部表情,再无损失地运用到电脑CG图像中。我也在研发自己的真人3D技术、虚拟摄像机、全新的光照渲染,甚至,启动《阿凡达》的头两年,做的仍旧是技术的研发。”
“比《星球大战》更加气势恢弘的全新的星球,数百个CG人物,电脑动画场景占了60%,特技镜头达3000个,是《2012》所有特技镜头的两倍,逼真的飞流瀑布、云中山峦、粉红植物、发光的森林⋯⋯这真是前所未有的视觉盛宴。”维塔数字(WetaDigital)的3D建模特效师Patton说,他于3年前加入《阿凡达》特效组。“有大约3PB(Petabyet,1PB=1024TB)的数据存放在BlueArc和NetApp这几个最大的存储服务商那里,40000个处理器处理数百个CG人物和一个完整的潘多拉星球。”正是这些让人们心甘情愿走进电影院,花上近3小时看一个剧情稍嫌老套的新大陆殖民故事。
从捕捉动作开始
在《阿凡达》中CG人物与演员并存,让观众也分辨不出真假,这种程度的逼真是特效的最高境界。逼真需要特效工具和特效师们完美结合,但很少有人像卡梅隆这样干―一次性动用工业光魔(IndustrialLightandMagic)、维塔工作室、温斯顿工作室(StanWinstonWorkshop),这几乎是当今世界数字特效制作的全部精英。
头一个关键的环节是电子动作捕捉技术。它从20世纪70年代开始被应用于动画制作领域,迪斯尼公司曾试图通过捕捉演员的动作以改进动画制作效果。当计算机技术刚开始应用于动画制作时,纽约计算机图形技术实验室的瑞贝卡•艾伦就设计了一种光学装置,将演员的表演姿势投射在计算机屏幕上,作为动画制作的参考。起源于物理治疗、康复领域的电子动作捕捉技术,诞生在斯坦福大学神经生物力学实验室内,后来成为了将人类动作数字化的最重要工具之一。
2001年的《最终幻想:内在精神》第一次尝试创造一个全三维的虚拟世界,全CG制作的女主角艾琪•罗斯让人吃惊,但还是不够真实。电影所用的技术只能捕捉大场景中的人类动作,一旦深入到表情特写,仍然无法表现细节的变化。《极地特快》的导演罗伯特•泽米吉斯做了进一步的尝试,他让汤姆•汉克斯一次又一次穿上动作捕捉服,对着空气表演,再大费周折地把捕捉到的表情和动作赋予数字演员,他的片子被人讥讽为“僵尸特快”,因为片中角色的眼睛看上去十分恐怖。
然而,无论是乔治•卢卡斯、斯皮尔伯格还是卡梅隆,这些大导演几乎都反对完全的虚拟演员。斯皮尔伯格说:“‘虚拟演员’代替真正演员,这不可能,这根本就是一个不值得讨论的问题。”所有虚拟人物的表演都需要演员在幕后用真实的表情来实现,就像人类与化身阿凡达实现精神同步一样。
复现心灵的窗户
但2001年的《指环王》却第一次塑造了一个成功的数字角色―咕噜,这个因魔戒导致精神分裂、常常自言自语的小矮人,和动画片里的各种角色最大的不同,是它有着和人类惊人相似的皮肤、动作和表情。从某种意义上说,它已经成为了一名真正的“演员”,MTV首次增设的“最佳虚拟表演奖”就颁给了它。
“你从电影中的脸部特写看不出它是个CG人物。”《指环王》导演彼得•杰克逊说。他也使用了一个真人演员来代替咕噜在镜头前表演。然后,“我们开始研究它的眼睛是怎么工作的,我们在咕噜的眼睛和脸周围制作了肌肉,这样,我们就可以通过改变这一点点的肌肉,来控制它的脸部表情以便显出复杂的情感。”
《阿凡达》最初也是这样,技术人员将《指环王》中的技术进一步发展用在“阿凡达”的眼部:所有眼皮与眉毛附近的肌肉都经过了非常复杂的计算机建模,才让它的眼睛出现深度和感情。为了让“阿凡达”的表情具备足够的表现力,巴恩汉姆和他的团队还特别进修了生理学:什么肌肉的运动产生微笑?有何顺序?皮肤会吸收多少光线,又会反射多少?瞳孔有多深?
演员们则穿着嵌满金属圆片的动作捕捉服装,脸上不同部位夹着130多个微型传感器,布满在摄影棚顶部的140个红外摄像机通过追踪现场LED灯打出的近红外光谱的反射,捕捉表演的基本动作,随后再用电脑将这些动作和表情映射给数字创造的角色。眼中的愤怒与狂喜、惊讶与迷恋,通过计算机映射到“阿凡达”眼中,让人们能够感受“阿凡达”的内心世界。
这套卡梅隆和维塔开发的表情捕捉系统弥补了以前CG人物的表情缺陷,充分展现了角色情绪和心理的微妙变化,让人觉得这些CG角色并非牵线木偶。
让虚拟角色集结成群
只有一个完美人物是不够的。王春水认为《指环王》在特效技术上还有另外一个很大的进步。这部电影的战争场面让人印象深刻,导演彼得•杰克逊为了使场面更真实,要求尽可能多地投入真实的人马,有时总共有超过500匹战马与骑士同时在镜头前冲锋。但到了第三集,片中会同时出现20多万个战士,这些超大规模的战争集团需要借助其他方式虚拟出来。
“一只动物好办,要让一群苍蝇或者蜜蜂参与作战,怎么飞才能符合逻辑?”王春水说。维塔工作室开发了一套Massive程序,生成了7万个正在打斗的战士角色,每一个都有自己的“大脑”,能“看到”他们周围的其他角色,“听见”其他角色发出的声音频率,能确定对手和同伴的位置,然后根据“大脑”的分析做出反应―是战斗还是逃跑?该软件利用的原理,被称为“群体人工智能”。
这样的程序,也用在了《阿凡达》之中,让纳威人显得是一个真实的社会群体,且各个不同。
渲染引擎的巨大威力
此外,如此大量的人物与场景处理,依赖于速度够快的渲染引擎。卢卡斯第一次用计算机三维动画制作《星球大战》的特效镜头时,三维动画的成本相当高,他只能承担一段90秒的镜头,这就耗费了几十台电脑3个月时间,花去了整部影片10%的预算。按照这样的速度,《阿凡达》是无法完成的。
在好莱坞,大体使用两种渲染方式。第一种是使用常用的Renderman渲染软件和Mental-Ray渲染引擎,另一种是使用Production开发的In-houseRenderer。来自In-houseRenderer的、曾用于制作“泰坦尼克号”控制室的Bluesky/VIFX一度是最受追捧的渲染引擎。
维塔和Nvidia开发了一款叫做PantaRay的全新预计算引擎来为维塔VFX流水线赋予高性能计算能力。这款强大的光线追踪系统专为加速场景遮挡信息的预计算而设计,这些信息在整个维塔渲染流水线中都要用到。
《阿凡达》中杰克骑在翼兽背上,在悬浮山之间尽情飞翔,时不时玩一下高空俯冲、侧飞,每一个细节的质感都是逼真到极点,这都得益于渲染器。这种渲染技术让其他特技工作室望尘莫及。按维塔数据中心管理人员乔•维尔的说法,“细节越多,数据越多。2008年,维塔数据中心重新装配了10000平方米的机房,里面填满了惠普BL2×220c刀片式服务器。”
全面应用3D摄像机
如果只有计算机,没有摄像机,虚拟现实就像少了一条腿,只有虚拟,没有现实,欺骗不了观众的眼睛,更不可能让人“深度沉浸”其中。
《阿凡达》区别于以往电影拍摄的最大不同,便是采用了一套全新的3D摄影系统。据索尼中国专业系统集团技术总监王亚明介绍,《阿凡达》使用了8台SonyHDC-F950摄像机进行首拍,每台摄像机有两个高清数字镜头,酷似人类的双眼,装配有不同的滤镜,可提供不同视角的画面,因而在被摄物进入镜头时就会移除图像的不同部分,形成同步的双路信号。最终通过人眼传递给大脑时,能产生一种视差错觉,从而得到立体观感。
“困难的是两个镜头之间的同步控制。”王亚明说。“无需人手调节,根据被摄物的焦距变化,自动调整镜头间的相对距离和夹角”,就像人类的双眼,已经消除了2D景深(见本期辞典)带来的虚实之分,只有远近、可见和不可见。因为无论近的还是远的,图像都是清楚的―这会是怎样的一个镜中世界?
在《阿凡达》之后,已经有不少过去的2D电影希望能转化成3D影片。在数字拍摄制作的前提下,这已经不是问题。2005年3月,IMAX公司宣布了一种全新开发的新技术,可将2D电影胶片转换成3D电影。这使得3D影片的内容来源开始日益多样化,既有用双摄像机拍摄的影片,也有计算机动画,还有从二维画面转化而来的节目。如果再加上动作捕捉、表情捕捉和后期合成技术的帮助―今后,要分辨虚拟和真实,就更加困难了。
好莱坞的视觉技术力量
参与《阿凡达》特效制作的公司至少有10家,其中负责最核心部分的是4家:《指环王》导演彼得•杰克逊旗下的“维塔工作室”,主要负责模拟人像方面的工作;卡梅隆拥有的“RealityCameraSystem”公司,主要负责3D摄像的实现;卢卡斯旗下的“工业光魔”以及目前归属于迈克尔•贝旗下的“数字领域”,主要负责细微粒子化特效制作,比如外星大气、尘埃以及海洋等。以下是好莱坞部分最有实力的影视特效制作公司。
工业光魔(IndustrialLightandMagic)
省略
创始人:乔治•卢卡斯
创立时间:1981年
简介:核心技术包括CGI动画技术、模型拍摄、全数字高清晰摄像技术。随着“星球大战”系列影片的不断推出,工业光魔也随之登上电影特效的巅峰,他们共获得过15次奥斯卡最佳视觉效果奖。此外,“工业光魔”曾经在1986年卖掉的一个专门研究电脑技术对动画特效的部门,后来发展成了著名的皮克斯动画工作室。
代表作:“星球大战”系列、《E.T.》、《回到未来》、《侏罗纪公园》、“哈里•波特”系列、《变形金刚》
硅谷图形公司(SiliconGraphics,Inc)
省略
创始人:吉姆•克拉克
创立时间:1982年
简介:SGI提供各种计算机处理方案,包括硬件和软件,他们在计算机图形图像处理上地位尊崇,却并不是一个专门从事电影特效制作公司。他们强大的UNIX工作站SGI13130,曾是《侏罗纪公园》中的恐龙和《阿甘正传》中的乒乓球的制作基础。
代表作:《侏罗纪公园》、《阿甘正传》
数字领域(DigitalDomain)
省略
创始人:詹姆斯•卡梅隆
创立时间:1990年
简介:核心技术包括数码合成软件NUKE。NUKE为影像艺术家们提供了一套灵活组合、创造高质素图像和视频的方法,它可以将计算机生成的图像非常方便地与实际拍摄的影片近乎无缝地融合在一起。
代表作:《泰坦尼克号》、“星际迷航”系列、“变形金刚”系列、《2012》
Cinnesite
省略
创始人:不详
创立时间:1992年
简介:这家老牌摄影摄像大厂伊斯曼-柯达旗下的特效公司的核心技术是数字化色彩处理技术,可以根据工作人员的需要对影片的色彩进行非常细腻的调配。
代表作:《真实的谎言》、《世界末日》、《亚瑟王》、《第五元素》、《月球》
维塔数字(WetaDigital)
省略
创始人:彼得•杰克逊、理查德•泰勒
创立时间:1993年
简介:核心技术包括CGI动画技术、Massive程序。Massive程序可以将大量独立的虚拟角色组织起来,让他们按照规则自行地做出各种动作。比如在《指环王》中的兽人混战、海尔姆谷战役以及佩兰诺平原战役中。这家新西兰特效工作室也凭着在《指环王》三部曲中的精彩发挥3次连夺奥斯卡最佳视觉效果奖。
代表作:《机械公敌》、“X战警”系列、“指环王”系列、《金刚》
索尼影业•图像工作室(SonyPicturesImageworks)
省略
创始人:不详
创立时间:1993年
关键词：移动目标；跟踪算法；算法原理
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044（2015）09-0241-02
伴随着现代技术信息的高速发展，计算机技术的大量运用在通信行业中，并且这些技术被大量的运用到图像成像技术中，这些技术也使得计算机图像处理技术变得越来越先进。那么在计算机图像处理中对于移动目标的检测与跟踪是其最为重要和主要方向研究的核心技术之一，计算机图像处理技术大量的融合了很多先进的技术其中就包括有图像处理以及目标识别、人工智能判断以及自动智能控制等多种技术学科进行相互交织的领域进行的技术研究，这一技术手段被大量的运用到了社会中各个方面其中就包含有军事领域的研究或者是航空行业以及其它的视频监控领域等，在这些研究领域中对于移动目标在复杂背景下的跟踪研究取得了很大的研究成果和重要的实际意义。
现在最为流行的无疑是双帧和三帧以及背景差分和光流算法这几种，这几种方法不是彼此之间相互独立的，而是可以相互之间进行变换和融合的。所谓的移动目标跟踪就是要创建一个以移动目标为对象的实时移动的数据模型来进行实时的跟踪计算。采用一种好的算法能够很大程度上保证最后得到的移动目标的计算跟踪结果更加精确和精准。这一算法将在以后的时间中一样被人们所热爱和研究，因为这些算法还有很大的提升空间来进行改进和创新。
1运动目标跟踪的原理
运动目标跟踪是根据每一个移动的物体在每一个画面像素之间的序列位置来进行的移动目标的跟踪计算处理分析。那么随着社会科学技术的进步，对于这一方法出现了很多种的方法来进行移动目标的跟踪计算分析处理。那么主要的就是有下面的几种来进行我们的移动目标的跟踪计算分析结果处理。本文主要列举了几个简单具有明显特征的方法来进行移动目标跟踪信息的分析与计算处理。
1.1针对区域的跟踪
针对于某一个区域进行的移动目标的跟踪计算分析的主要中心思想是：首先把得到的捕捉的图像进行加工分割处理划分为一个个包含有有用信息的一些压缩包的模式板块，然后设定一个标准的量来进行模块的选取，在原油的图像目标中进行有用信息的收集处理。那么因为开始在进行额分割处理以后的一些小的模块中含有大量的完整的信息，所以在移动目标能够看见前，这一方法能够达到很高的精确度来进行移动目标的跟踪和计算分析。并且具有跟踪性能十分稳定等特点。但是主要缺点还是过于耗费时间，尤其是在一些较大的区域进行这种方法时，耗费的时间一般都较长。所以这一方法在进行区域性搜索时一般是运用于区域性较小的地方，或者是阴暗对比较差的区域来进行的。
1.2针对于特征的跟踪
针对于某一个特征的跟踪计算分析处理的中心思想是：首先对于一个目标的某一个局部特点进行提取记录，然后再用计算机配对法里斯进行图像信息的对比，最后达到跟踪移动目标的目的。这一方法主要的优点就是即使被捕捉的目标某一个地方被掩盖，也能够通过局部特征法来进行跟踪分析计算，从而达到跟踪目标的目的。那么这一方法一般是和卡尔曼滤波器相互进行使用，这样能够达到最好的效果，所以这一目标一般常用的场所就是在一些较为复杂的背景下进行目标的跟踪。
1.3针对于活动轮廓的跟踪
针对于活动轮廓的目标跟踪的中心思想是：运用了曲线的封闭性能来进行的移动目标的跟踪计算和分析。主要是依靠了目标特征和数学计算来进行的曲线函数的数学运用更新，达到目标跟踪的目的。这一方法自从被发明出来以后，就被大家广泛的应用到目标搜索中去，因为它具有减少清晰敏感度的优点，并且能够在移动目标被物体所压盖以后还能够自动的进行目标对象的跟踪处理。但是这一方法主要的缺点也是受开始输入数据和噪音系数的影响较大。
1.4针对于模型的跟踪
针对于模型的跟踪方法的主要的中心思想是：首先由一定的数据库来进行目标数据的建模处理，然后再经过匹配计算达到跟踪目标的目的，并且能够自动的进行数据模型库的实时更新。从而得到较为完整的具有鲜明特点的数据结构据。但是背景差分法最大的缺点就是对于环境的要求太高，尤其是光的敏感度的干扰特别严。从而更好的确定目标的信息帧数，达到更为清晰的画面的展示。帧数之间的差分法对于背景为移动画面时的移动目标的画面捕捉是最为适合的，因为帧数差分法对于移动的物体更加的敏感，或者说这一方法只适合运用到移动的物体间。人工智能判断以及自动智能控制等多种技术学科进行相互交织的领域进行的技术研究，这一技术手段被大量的运用到了社会中各个方面其中就包含有军事领域的研究或者是航空行业以及其它的视频监控领域等，在这些研究领域中对于移动目标在复杂背景下的跟踪研究取得了很大的研究成果和重要的实际意义。尤其是对于大量运动物体的移动能够提取相关的信息输入进大脑，然后进行综合计算得到有用的信息。并且能够捕捉到有用的信息以后进行下一步移动物体的预算处理。
2运动目标检测算法分析
从复杂的背景情况中进行移动目标图像信息的获取就是我们的移动目标跟踪技术。主要分别在于摄像机和我们的移动目标之间的动静关系的确定，其中分为两种，第一种是在背景为静态时移动目标信息的获取和第二种移动背景下移动目标信息的获取。第一种就是指我们的摄像机不产生移动，在整个的拍摄过程中保持静止的状态来进行拍摄。第二种就是我们的摄像机在拍摄时发生了平移或者是旋转等方向的移动而进行的拍摄。
2.1背景差分法
这一方法是目前为止在进行这一移动目标信息获取方面最为人们所常用的一种方法，这一背景差分法中心思想就是在得到了一个收集了的数据背景模型以后，将现有的帧数和背景模块中的帧数进行减法运算得到一个差值，那么这一差值的结果如果大于一定的标准就可以知道这一信息为移动目标的信息，如果没有大于这一标准就可以判定这一信息为我们的背景模型中的数据。利用背景差分法能够有效的进行移动目标信息的判别，从而得到较为完整的具有鲜明特点的数据结构据。
但是背景差分法最大的确定就是对于环境的要求太高，尤其是光的敏感度的干扰特别严。那么针对于这一情况我们的技术人员最主要的方法就是创造出不同的背景模型来进行移动目标的跟踪计算，这样能够最大限度的减小因为环境因素的影响从而产生的对移动目标跟踪计算出现的失误等现象。对移动目标的跟踪计算至关重要的就是对于背景模型的创立和模式选取以及背景阴影的摒弃，将在很大程度上对整个的移动目标跟踪计算的结果造成关键性的影响。这一方法对于仪器设备的要求不是太高，能够简单的实现，除了要在固定不移动的背景下进行捕捉以外，其余的性能都很好，能够做到快速的进行移动目标信息的获取，从而能够精确的进行信息的取缔。但是这一方法最大的缺陷就是对于环境的要求很苛刻，容易受到光线强弱变化的影响，而这一影响将给整个计算带来严重的偏差。
图1背景差分法算法流程
2.2帧间差分法
这一方法主要就死利用三三两两相互靠近的帧数在连续像素中的变化，利用时间差值来进行的时间差值分化从而进行的移动目标的信息帧数获取。这一方法对于移动的帧数具有相当强硬的适应性，但是帧数差分法主要的缺陷就是不能够提出所有的移动目标的关键性像素，从而导致最后的呈像会出现一些空洞的现象。那么针对于这一重大的缺点我们的技术人员就运用了我们的对称帧数差分法来进行缺陷的修补。
这一方法主要就是在进行获取了的图像帧数中针对于每三帧数的图像信息来进行的对称差分法的修补，对称差分法主要就是运用了从上一帧数的图像信息中进行模块的切割来进行的移动目标的帧数范围的确定，这样能够得到一个较为清晰的移动目标帧数的移动范围，从而更好的确定目标的信息帧数，达到更为清晰的画面的展示。帧数之间的差分法对于背景为移动画面时的移动目标的画面捕捉是最为适合的，因为帧数差分法对于移动的物体更加的敏感，或者说这一方法只适合运用到移动的物体间。其实，帧数间差分法捕捉的主要就是相对来说是移动的物体，从而造成了捕捉到的两个画面之间的时间值很短，所以就会不容易受到外界光照等因素的影响。这也是帧数间差分法和上一方法之间最大的区别之一，帧数间差分法具有简单有效并且不容易受到外界的影响，具有效果稳定，反应速度快等特点。
2.3光流法
这一方法能够充分的用捕捉到的图像信息来进行移动目标信息的获取。运动场能就是移动在空间力矩中的表示，那么要在一个平面上表现物体的移动就是通过平面中的阴暗对比色调来进行移动物体的展示的。最后就会使得整个的运动场在画面上进行展示，这种现象我们称之为光流现象。那么光流就是指一瞬间产生的运动力场而变现的现象，其中就有一些基本的移动物体的很多信息。那么针对于光流现象我们就采用了时间变化而变化的光速效应，因为光速流中包含有大量的信息可以进行有效的利用。在理想状态下可以进行移动目标的测量，并且可以不用其余的参照物来进行参照对比。能够做到最大限度的得到移动物体的移动信息，可以运用进行背景动态运转时对于移动目标物体的跟踪计算测量。
但是这一方法主要的缺点就是对于仪器设备的要求很高，不能够第一时间的进行分析计算处理。对称差分法主要就是运用了从上一帧数的图像信息中进行模块的切割来进行的移动目标的帧数范围的确定，这样能够得到一个较为清晰的移动目标帧数的移动范围，从而更好的确定目标的信息帧数，达到更为清晰的画面的展示。帧数之间的差分法对于背景为移动画面时的移动目标的画面捕捉是最为适合的，因为帧数差分法对于移动的物体更加的敏感，或者说这一方法只适合运用到移动的物体间。
3结束语
跟踪目标的算法现在已经有很多种，每一种的类型和方式都是不一样的，但是这些算法无一例外都是只能够针对于某一种情况或者是多种情况来进行移动目标的跟踪计算分析处理，并不能够做到所有的环境都使用一种算法的理想状态，所以这也是以后要研究和解决的地方。现在最为流行的无疑是双帧和三帧以及背景差分和光流算法这几种，这几种方法不是彼此之间相互独立的，而是可以相互之间进行变换和融合的。所谓的移动目标跟踪就是要创建一个以移动目标为对象的实时移动的数据模型来进行实时的跟踪计算。其实，帧数间差分法捕捉的主要就是相对来说是移动的物体，从而造成了捕捉到的两个画面之间的时间值很短，所以就会不容易受到外界光照等因素的影响。这也是帧数间差分法和上一方法之间最大的区别之一，帧数间差分法具有简单有效并且不容易受到外界的影响，具有效果稳定，反应速度快等特点。采用一种好的算法能够很大程度上保证最后得到的移动目标的计算跟踪结果更加精确和精准。这一算法将在以后的时间中一样被人们所热爱和研究，因为这些算法还有很大的提升空间来进行改进和创新。
参考文献：
[1]施家栋，王建中.动态场景中运动目标检测与跟踪[J].北京理工大学学报，2009（10）.
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