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申请/专利权人：安徽圣紫技术有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的动画角色动作捕捉系统，本发明通过综合准确性指数、流畅性指数、逼真度指数和专家估值多维度指标对动作效果进行评估，从而得到各神经网络模型所对应动作效果的优选指数，在优选指数的计算过程中加入各指数所对应的最差允许准确性指数，最差允许流畅性指数、及格参考逼真度指数以及专家最低允许估值，提高了计算结果的准确性，基于各神经网络模型所对应动作效果的优选指数可以对动作合成的质量进行全面的判断，并根据判断的结果选取满足动画需求和预期最佳的神经网络模型，从而提升最终动画产品的质量和制作效率。

主权项：1.基于人工智能的动画角色动作捕捉系统，其特征在于，包括：动作数据采集模块：用于捕捉目标人物的动作数据并发送至人工智能处理模块；人工智能处理模块：包括有数据预处理单元、特征提取单元以及神经网络训练单元；数据预处理单元用于接收目标人物的动作数据，并进行预处理；特征提取单元用于从动作数据中提取关键特征；神经网络训练单元用于训练各组神经网络模型，学习动作特征与动画角色动作之间的映射关系，由此生成各组神经网络模型所对应的动作模型；各神经网络模型用编号i表示，其中i＝1,2...k，k为训练神经网络模型的总数；动作合成模块：将神经网络训练单元生成的各组动作模型应用到动画角色上，实现动作的合成，并对各组合成的动作进行效果的评估，基于效果评估的结果选取最佳神经网络模型进行应用；附加模块：包括有数据存储管理单元和硬件接口单元；数据存储管理单元用于对存储的动作数据基于生成时间点进行分类后，创建对应时间点的动作数据包，压缩动作数据包后再根据预设的加密规则对压缩的动作数据包进行加密，并提供数据检索和管理功能；根据预设的加密规则对压缩的动作数据包进行加密，具体为：随机为各组动作数据包生成一串设定数量范围内的代码，得到各组动作数据包的代码序列；代码由数字、符号以及字母组成；将各组动作数据包代码序列中的每个符号和字母提取出来，预设各个符号和字母分别对应一个正整数；将各组动作数据包代码序列中的每个符号和字母根据预设的规则转化为正整数后，将转化后的各组正整数进行相加，得到各组动作数据包代码序列的图形面积值；由各组动作数据包代码序列的图像面积值作为正方形的面积值，并构建各组动作数据包代码序列所对应的正方形模型；构建完成后统计各组动作数据包代码序列内除去符号和字母后，数字的数量作为划分比例，在对应构建的正方形模型内进行对应划分比例的划分，划分完成后将各组数字利用预设的加减乘除公式进行计算，得到各组动作数据包所对应的一连串新的数字，并将新的数字依次填充至划分正方形的方框内，得到各组动作数据包的加密图形；硬件接口单元用于与各种动作捕捉硬件设备进行通信，确保数据的准确传输；用户交互模块：提供操作界面，允许用户输入指令、调整参数、预览动作效果。

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