【摘 要】
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目前用于人物二维动画建模的人物成像算法存在精准度不高 、执行效率差的问题,还有较大提升空间.基于此,提出了一种基于深度学习的人物二维动画生成算法,对人体运动状态下的姿态进行识别、模拟,对视频图像预处理、人物边缘轮廓绘制提炼,以神经网络结构算法为基准,采用聚类算法对关键关节点数据进行处理,降低数据处理量,提高执行效率.结合人物动作姿态识别和二维动画建模,实现了针对动画人物构建改进的卷积神经网络架构,并运用大数据分析建模最终生成人体二维动画模型.对比经典的算法,明显提高了动作识别的精准度以及算法的执行速度.
【机 构】
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安徽工贸职业技术学院艺术与传媒学院,安徽淮南232007
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目前用于人物二维动画建模的人物成像算法存在精准度不高 、执行效率差的问题,还有较大提升空间.基于此,提出了一种基于深度学习的人物二维动画生成算法,对人体运动状态下的姿态进行识别、模拟,对视频图像预处理、人物边缘轮廓绘制提炼,以神经网络结构算法为基准,采用聚类算法对关键关节点数据进行处理,降低数据处理量,提高执行效率.结合人物动作姿态识别和二维动画建模,实现了针对动画人物构建改进的卷积神经网络架构,并运用大数据分析建模最终生成人体二维动画模型.对比经典的算法,明显提高了动作识别的精准度以及算法的执行速度.
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