近幾年來，三維動畫合成技術被廣泛地運用到游戲動畫、電影特效、虛擬現實等數字媒體領域，已然成為計算機圖形學領域的研究熱點。該技術的實現依賴于動作捕捉技術，通過動作捕捉系統獲取到運動物體的數據信息，再利用動作融合模型將捕獲到的原始動作數據合成最終所需要的三維動畫。
目前工業界和學術界主流的方法是對原始數據直接進行動畫合成，這種方法可以生成線性的、平滑的三維動畫。但是隨著動畫生成數量和種類需求的增多，而已有的原始動作捕捉數據又非常有限，且單獨為某種需求進行動作捕捉的成本又是相當高的，于是動畫領域的相關研究工作者提出了能否重復利用現有的動作數據，創造出不同于原始數據動畫的問題。
北京理工大學計算機學院對該問題進行了研究，先使用動作捕捉設備獲取原始動作數據，再利用關鍵幀提取與關鍵幀合成的技術，生成不同于原始動作的三維動畫。在建立動畫數據庫階段，學院使用了NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統，在模特身上的關節與軀干處貼點，通過系統返回點的高精度定位信息，計算出人體骨骼剛體的六自由度數據，從而確定人體的姿態，再將骨骼剛體數據導入MotionBuilder、Maya等專業動畫軟件做處理，建立全身運動模型。
動畫數據庫儲存了人體運動片段動畫后，就可以利用關鍵幀提取技術降低已有動捕數據的冗余程度，減小數據存儲成本。關鍵幀指角色或者物體運動變化中關鍵動作所處的那一幀，關鍵幀提取技術可以獲取關鍵幀序列，有了關鍵幀序列后，可使用特定算法，在相鄰兩個關鍵幀之間進行插值，從而產生與原始運動捕捉數據不一樣的風格和效果，最終實現運動數據動畫的合成。
北京理工大學計算機學院進行的動畫合成技術研究，有利于提高已有運動捕捉數據的可復用性，降低三維動畫制作的成本。NOKOV度量動作捕捉愿為動畫技術的發展提供更多支持。
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