動作捕捉系統在學科交叉教學中的應用

龐新 郭瑾 劉丹 高偉

摘要：為拓寬大學生知識領域，激發其創新意識，提高其實踐能力，促進學科專業從單一型向多學科交叉融合型轉變，根據師范類地方高校藝術專業特點，將動作捕捉系統與影視、體育、美術和舞蹈專業結合，進行實踐教學。基于動作捕捉系統的學科交叉教學能夠提高影視動畫制作效率，使動畫效果更逼真、更精細;能夠規范體育運動和舞蹈動作姿勢，使學習興趣和學習效率顯著提高。通過在學科交叉教學中應用動作捕捉系統，可提高大學生創新能力、實踐能力，培養跨學科人才，同時為其它學科交叉教學提供借鑒。

關鍵詞：學科交叉;動作捕捉;人才培養;角色動畫

DOI： 10. 11907/rjdk.191746

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：G434

文獻標識碼：A

文章編號：1672-7800（2020）004-0263-05

0 引言

隨著社會的進步、科技的發展，許多復雜問題很難依靠單一學科知識解決，而是需要在多領域、多學科、多層次和多角度上交叉融合，共同解決問題。學科交叉往往會大范圍引發學科研究范圍的變革[1]。在學科交叉邊緣地帶，知識互相交融，技術互相借鑒，更容易激發創新思維.產生創新意識，同時也蘊藏著巨大的創業機遇，學科交叉被很多學者認為是培養創新人才的重要途徑[2]。在掌握本學科理論知識、技術實踐的基礎上，不斷吸收其它學科知識，拓寬視野，擴展科學研究范圍，轉變固有的思維方法，在分析問題時從整體出發，從多學科角度分析和解決問題，從而得出創造性成果，學科交叉極大提高了大學生創新創業能力。

學科交叉領域主要研究有：劉俊曉等[3]用二模共現分析方法對教育技術學與相鄰學科的學科交叉主題進行識別分析，為教育技術領域人員與其它自然科學、人文社會科學等領域人員開展交叉融合研究與實踐提供參考;曹蘇群等[4]提出一種多學科交叉復合創新人才培養模式，從知識平臺、培養方式、特色教育及創業輔導等方面展開闡述，對提高學生創新創業能力效果顯著;胡煜寒等[5]從學科交叉視角出發，指出培養創新創業人才的重要性，提出了創新創業型人才培養若干措施。建議高等院校在遵循學科自身發展規律前提下，積極主動打破學科條塊分割界限，大力促進相關學科交叉與融合;Johnson等[6]通過跨學科繼續專業教育培訓，為專業人員提供學習機會，促進交流和協作;Wermann等[7]對工業4.0跨學科演示平臺進行了詳細研究，討論了平臺對學校教育的作用。

以上研究關注的重點是多學科交叉視域下的培養方案、課程體系、創業平臺等，在人才培養模式具體應用到實踐層面的研究還不夠充分，尤其針對藝術類專業進行學科交叉教育的研究很少。本文分析地方師范院校藝術專業在創新創業教育方面的特點，進行“計算機與藝術專業交叉融合培養創新創業人才”研究，取得了一些成果，總結了一些值得交流推廣的經驗。

1 研究背景

隨著教育改革的深入，筆者院校在加強校企合作、建設創新創業平臺、建立眾創空間基礎上，大力推進學科交叉創新創業教育工作。遼寧師范大學現有4個藝術類學院，分別是體育學院、音樂學院、美術學院、影視藝術學院。藝術類專業知識與其它專業交叉較少，大學生創新創業教育主要集中在本學科，很少與其它學科進行交流合作。計算機與信息技術學院現有5個專業，有動作捕捉實驗室、動畫與游戲軟件實驗室、影視作品創作實訓室等20多個實驗室，包含動作捕捉系統、三維數字掃描系統、非線性編輯系統、彩擴系統等設備。在信息化、網絡化、大數據和人工智能時代，計算機技術已經滲透到生產、生活各領域，可以作為輔助工具、開發工具，為藝術類學科發展提供有力支撐。本文以藝術類學科為出發點，依托計算機實驗室，設計了一系列基于藝術專業與計算機專業交叉融合的實踐教學項目，積極吸收具有一定專業特長的藝術類學生參與到項目中。在共同完成項目過程中，不同專業學生不但把自己的專業特長發揮出來，而且使專業知識和技能更加精熟，也加強了對其它學科知識的學習，擴大了各自的知識面，開闊了創新創業視野，增強了創新創業意識，提高了創新創業能力。

2 動作捕捉技術與應用

動作捕捉技術在國內也稱運動捕捉，其將追蹤器固定在運動物體關鍵部位，在一定時空域內由系統捕捉到追蹤器的位置信息，再將信息傳輸到計算機處理，得到三維空間坐標數據。這些數據對物體運動精確記錄，甚至臉部肌肉活動都能精準記錄下來。依據工作原理不同，動作捕捉設備可分為機械式、聲學式、電磁式、慣性導航式和光學式[8]。

動作捕捉技術廣泛應用于數字化保護、游戲和影視動畫制作、人體工程學、生物力學、人機工程、虛擬現實、數字化教學和3D步態分析等領域[9]。Mullerpatan等[10]在復合瑜伽中采用12組攝像機進行三維運動捕捉，探究了脊柱、上肢和下肢的運動學，幫助治療骨骼肌疾病;蘇本躍等[11]使用動作捕捉系統錄制數據，并將基于函數型數據分析的人體動態行為識別方法應用于數據集，較好地描述人體動態行為的連續性與周期性;劉曉平等[12]提出基于譜聚類的面向運動足跡自動檢測方法，可應用于大部分運動表演者的平地運動數據，克服了現有方法的不足;妮麗等[13]運用動作捕捉技術驅動人體三維模型“替身”進行實時運動，優化了遠程實時授課交互功能;謝寧等[14]針對藝術家的動作捕捉，基于PCPE的正則化策略學習方法，利用IRL算法實現了針對個性風格的照片水墨畫藝術風格轉化;王歡等[15]提出一種基于哈希學習的高效編碼與快速檢索算法，實現從大規模動作捕捉數據庫中快速檢索相似序列段。

3 學科交叉實踐教學

本文采用光學式動作捕捉系統，分別對影視、體育、舞蹈專業3個學科進行教學，如圖1所示。該系統擁有高感度近紅外CMOS傳感器，分布于12臺專業攝像機中。進行動作捕捉時，通過對攝像機焦距、光圈、灰度色階和架設角度等參數的調整適應不同采集環境，跟蹤記錄近紅外線標識球的反射信號，精準捕捉標識球所標識的關鍵點在三維空間的運動軌跡。

3.1 動作捕捉技術與影視專業結合

遼寧師范大學影視藝術學院設有動畫專業，培養具有較高審美能力、藝術素養，能夠熟練應用數字技術和影視動畫軟件設計二維、三維動畫作品的人才。三維動畫技術能夠從多角度展示，給人一種身臨其境的感覺，在影視作品、角色動畫中應用越來越多。影視動畫中的角色表演需要完成許多復雜的動作，即便是用動畫軟件制作也會耗費大量時間、人力和財力，某些復雜動作有時很難準確做出來。但使用動作捕捉技術，能夠實現精確、流暢、細致的效果。可以說，現在的影視動畫作品不是畫出來的，而是演出來的。圖2是基于動作捕捉技術的動畫制作流程，導演、演員和動畫師由影視學院學生擔任，動作捕捉師由計算機專業學生擔任。

（1）動作設計：導演根據角色性格特點、劇情需要、內外環境變化，為角色制定一系列動作，包括表情動作、肢體動作、常規運動和非常規運動動作等。

（2）前期準備：動作捕捉的前期準備越充分，越有利于節約時間，節省成本。導演要根據劇本中的情節設計角色動作，并把這些動作繪制成分鏡，與動作演員進行溝通，使演員明白動作的類型、幅度、時長等。動作捕捉師先為演員講解動作捕捉時的注意事項，之后演員按照導演的要求提前熟悉動作、道具等。導演與動作捕捉師溝通，使其明白導演的意圖，商定哪些動作不適合用動作捕捉，需要其它手段輔助;對適合捕捉的動作，根據難易程度與類型編排動作捕捉的前后次序，這樣可以提高動作捕捉效率，避免浪費。

（3）動作捕捉：首先架設好12臺近紅外高感度專業攝像機，這樣可以同時在12個角度對演員進行拍攝。然后讓動作演員身著單一顏色緊身服裝，在頭、胸、關節處等部位固定高反射標識球，攝像機捕捉到標識球反射的信息，可以迅速精準地計算出運動目標點的三維空間位置坐標。動作捕捉環境部署好后，軟件系統需要通過演員固定姿勢測試，實現角色動作校準，這些固定姿勢分別是T形姿勢、N形姿勢等。動作校準后開始正式動作采集，動作演員在規定范圍內完成指定動作，拍攝停止后，三維窗口顯示出三維運動數據。

（4）動作捕捉數據優化：動作捕捉的數據并不都滿足要求，在采集過程中要實時檢測，不符合要求的動作需要重新采集。有些數據需要修正，可以通過差值計算、濾波處理、減少冗長關鍵幀、修正動作細節等技術進行。

（5）角色建模與綁定骨骼：影視動畫作品最終是以角色模型展示動作和故事情節的，動畫師需要按照導演要求設計角色模型，以便將動作捕捉的數據綁定到模型上.使角色模型的動作逼真、形象。創建角色模型需要完成骨骼綁定，沒有骨骼系統就無法通過動作捕捉數據驅動模型運動。

（6）數據與角色模型綁定：動作捕捉數據與角色模型的綁定在Autodesk MotionBuilder軟件中完成。先導人數據，軟件中的Actor工具能夠自動設置動作捕捉數據并將其傳輸至角色模型;再將動作捕捉數據中的各個跟蹤點與相應角色模型在骨骼上的關鍵節點進行映射，這樣動作演員的數據就可驅動動畫角色模型運動。

（7）建立動作庫：動畫師會把修正好的動作進行分類并存儲建庫。這種動作數字化的創作方法極大提高了動畫制作的效率，動作庫的創建也為后續動畫作品的制作節約了成本。

這個項目擴展了影視學院學生的創新思維和創業能力。

3.2 動作捕捉技術與體育、美術專業結合

近年來，隨著計算機技術的普及和數字教育應用，動作捕捉技術不斷用于體育訓練等項目，用以輔助體育訓練數字化、科學化。與傳統體育教學相比，動作捕捉技術能夠實時捕捉運動員的動作，精確記錄運動員肢體在三維空間的運動軌跡，并將其數字化，方便分析和長期保存。這一測量過程可以減少主觀因素造成的誤差，可同一時刻測得多個角度大量的數據信息，可實時、精確、形象地進行教學反饋。對于獲得的數據還可進行分析與設計，深入挖掘其價值，制作出適合自主學習的材料。因此，在運動項目教育教學過程中，把動作捕捉技術與傳統教學結合起來，解決傳統教學中的弊端和問題，提高教學質量和學習效率，具有較高的研究意義和實用價值。在國外，Evansab等[16]人采用動作捕捉系統對高爾夫球員的動作進行了實驗與分析;國內一些學者利用動作捕捉技術對排球、籃球、太極拳等體育運動項目進行了研究[17]。

本項目選擇對原地推鉛球這一運動進行動作捕捉。選擇原因如下：①對推鉛球來說，動作很重要。推鉛球這一運動不是越強壯、越有力氣就一定推得遠，技巧和標準動作起到很大作用。即使是同一個運動員，動作標準與否對結果影響也很大。標準的動作可以把全身力量最終匯集到手上，而不是分散到其它部位，即動作決定最終作用在鉛球上的力的大小和方向，促使鉛球具有最大速度，飛行更遠距離;②推鉛球的動作主要分持球、預擺、推球、隨后動作4個部分，相較于球類等對抗激烈的運動，該項目動作較少，且變化不多。另外，推鉛球僅需較小的活動空間。這些特點使得推鉛球運動很適合動作捕捉。這一實踐項目分4個階段完成，如圖3所示。

（1）培訓項目組學生，獲取推鉛球標準動作并存儲在數據庫中，制作動作演示動畫。首先，邀請專業體育教師演示推鉛球動作，由計算機教師和小組成員為其進行動作捕捉。因為要把這套動作數據作為標準數據，作為后續工作的基礎，所以要多捕捉幾次，從中選擇最好的數據進行優化和保存;其次，由計算機教師和體育教師為項目組學生講解如何獲取動捕數據;怎么使用數據分析工具對數據進行處理;怎樣用學生數據與標準數據進行對比;找出錯誤動作，分析錯誤原因。項目組學生必須熟練掌握上述知識和技能;最后，小組中比較擅長三維動畫制作的美術專業學生與體育教師溝通，將關鍵動作制作成多角度教學演示動畫。

（2）推鉛球教學。學生在課前先觀看推鉛球教學演示動畫，對推鉛球相關理論、技術進行了解。上課過程中，教師為學生講解動作要領、注意事項，并演示給大家看。接下來學生按照教師的講解進行練習，教師對動作不標準的學生進行指導。

[11] 蘇本躍，蔣京.基于函數型數據分析方法的人體動態行為識別[J].自動化學報，2017（5）：866-876.

[12]劉曉平，陸勁挺.運動捕捉數據中足跡的譜聚類檢測方法[J].中國圖象圖形學報，2014 ，19（9）：1306-1315.

[13] 妮麗，蔣云平.遠程實時授課交互功能的優化[J].軟件導刊，2011. 10（3）：179-181.

[14]謝寧，趙婷婷，等.基于創意序列學習的藝術風格學習與繪制系統[J].軟件學報，2018.29（4）：1071-1084.

[15]王歡，屠長河.基于哈希學習的動作捕捉數據的編碼與檢索[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2016，28（ 12）：2151-2158.

[16]EVANSAB K. HORANAB S A， NEAL R J，et al. Repeatability ofthree-dimensional thorax and pelvis kinematics in the golf swingmeasured using a field-based motion capture system[J].Sports Bio-mechanics， 2012， 11（ 12）： 262-272.

[17]韓麗，劉祺.融合動作捕捉技術的排球教學模式探究[J].中國教育信息化，2015（2）：77-80.

[18]SHI Y Y Research on the inheritance method of minority music anddance art based on motion capture technology[Z].Proceedings of thelst International Symposium on Education. Culture and Social Sci-ences（ ECSS 2019）， 2019： 218-222.

[19]蔡群，呂俊.基于動作捕捉技術的貴州少數民族舞蹈數字化保護研究[J].貴州大學學報（自然科學版），2009（ 4）：91-94.

[20] 吳曉雨，張宜春.基于動作捕捉技術的民族舞蹈三維數字化方法研究[J].計算機與現代化，2013（1）：112-114， 118

[21] BAKOCIANNI. SOPHIA， KAVAKLI. et al. Teaching traditionaldance using e-learning tools： experience from the wehdance project[J]. Bakogianni Sophia， 2007（ 26）： 5-9

[22] 陳思喜.基于運動捕捉的民間舞蹈保護研究[J].西昌學院學報（自然科學版），2012（ 4）：132-134.

（責任編輯：杜能鋼）

基金項目：遼寧省大學生創新創業項目（201810165048）;遼寧師范大學教學改革項目（201810165036）

作者簡介：龐新（1978-），男，碩士，遼寧師范大學計算機與信息技術學院實驗師，研究方向為計算機教育、計算機動畫與游戲、計算機網絡;郭瑾（1974-），女，碩士，遼寧師范大學計算機與信息技術學院副教授、碩士生導師，研究方向為軟件開發理論與應用、圖形圖像、計算機教育;劉丹（1981-），女，博士，遼寧師范大學計算機與信息技術學院副教授、碩士生導師，研究方向為數字化教學、計算機視覺;高偉（1972-），男，碩士，遼寧師范大學計算機與信息技術學院副教授、碩士生導師，研究方向為計算機圖形學、虛擬現實技術、機器學習。本文通訊作者：郭瑾。