简述动作捕捉技术（Motion capture ）新亮点
动作捕捉 技术（Motion Capture）是一种以记录人体动作，来将其转换为数字模式的技术。早期 动作捕捉 只记录演员的肢体语言，脸部则靠动画师后期绘上。但是《猩球崛起》在表情捕捉技术上取得了突破性的进展，首次使用了“脸部肌肉组织模拟技术”（Facial Tissue Simulations），使得演员的演技得以最大化传达给观众，让人意识到“ 动作捕捉 技术”越来越应该被称作“表演捕捉技术”。如今，动作捕捉 技术已经走出好莱坞影视圈，走进了航空和广告等诸多行业。
从应用角度来看，表演动画系统主要有表情捕捉和身体 动作捕捉 两类；从实时性来看，可分为实时动作捕捉 系统和非实时动作捕捉 系统两种。到目前为止，常用的动作捕捉 技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁式和光学式。同时，不依赖于专用传感器，而直接识别人体特征的运动捕捉技术也将很快走向实用。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；成本；抗干扰性；多目标捕捉能力。下面我们就具体的来看看上面所说的最具有代表性的惯性动作捕捉 套装的代表：3DSuit、MVN。
我们常说“耳听为虚，眼见为实”，但在借助计算机技术所模拟出来的视觉、听觉、触觉等感官环境中，亲耳所闻、亲眼所见的也未必是真。这种通过一定的装置让人沉浸到计算机系统所创建的虚拟环境中，并能与其进行互动的技术就被称为虚拟现实（VR）。我们来看一下搜维尔【SouVR.com】的 Xsens MVN 惯性动作捕捉系统 的传奇。
MVN是一款便携式全身 动作捕捉 解决方案，无需使用摄像机即可对人体动作进行捕捉，具有灵活性强的特点，无论在室内室外均可使用。MVN动作捕捉 流程不用进行过多的调节，避免了信号阻挡或者标记物丢失的问题。 MVN 采用先进的微型惯性传感器、生物力学模型、以及传感器融合算法，其开发机构Xsens公司是惯性传感器行业的领先企业。
Xsens MVN 动作捕捉 解决方案配有惯性传感器，可以安装在全身莱卡捕捉服上，也可以安装在捕捉带上使用。Xsens MVN不采用摄像头，不会对测试人员的行动造成任何限制，是一套具有极强灵活性的便携式动作捕捉 系统，同时适用于室内和室外工作环境。该产品避免了信号阻挡或者标记物混淆的问题，节省了捕捉数据清理工作花费的时间。MVN简单易用，校准迅速，可以用15分钟安装完毕并马上投入使用。
动作捕捉 系统是一种用于准确测量运动物体在三维空间运动状况的高技术设备.它基于计算机图形学原理，通过排布在空间中的数个视频捕捉设备将运动物体（跟踪器)的运动状况以图像的形式记录下来，然后使用计算机对该图象数据进行处理，得到不同时间计量单位上不同物体（跟踪器）的空间坐标（X,Y,Z)。
所谓“动作捕捉 （MoCap）”是一种记录人体运动的方式，也就是把演员身上、脸上的动作数据、表情数据保存下来，传输至电脑中的三维立体模型上，就把真人的动作表情转化成动画人物的动作表情。。记录数据可以用来制作电影、游戏、动画、广告以及虚拟环境中的角色动作，可以逼真还原人体运动。动作捕捉 还适用于医疗、体育等领域，可以对人体动作和步态进行分析。再来看看搜维尔【SouVR.com】的新版3DSuit惯性动作捕捉系统 。
新版本3D Suit采用18个惯性传感器，可以对人体主要骨骼部位的运动进行实时测量。系统可根据反向运动学原理测算出人体关节的位置，并将数据施加到相应的骨骼上。由于惯性传感器主要依赖无处不在的地球重力和磁场，所以捕捉服在任何地点都可以正常使用，无需事先作任何准备工作。新版本3D Suit采用OVs3惯性传感器，可以对人体主要骨骼部位的运动进行实时测量。
新版本3D Suit的传感器和连接线的外壳具有温度补偿和防水的特性，适合在水下、雨中、或冷热气候中使用，只要是有生物的地方，捕捉服都可以正常使用。 您无论何时何地都能操作使用，不再需要动作捕捉 工作室。
新版本3D Suit是动画制作人员的最佳选择。新版本3D Suit使用了惯性传感器，可以在任何地方使用，因为此种技术不需要摄像机、发射器、标记物或特殊设施进行动作捕捉 。新版本3D Suit可由动画制作员自行操作，无需任何辅助，而其它设备往往需要额外的校准和辅助操作。
对于动画片来说，动作捕捉 技术能够带来最细腻的人物动作。赞米基斯导演制作的《极地特快》和《怪兽屋》都捕捉到了演员的一颦一笑，具有一种奇妙的视觉效果。而如果把《贝奥武甫》看作动画片的话，它也确实是史上人物表情最细腻的动画片。最主要的是通过动作捕捉 技术，可以大大降低拍摄的难度。虽然动作捕捉 技术发展迅速，优势明显，虽然当前在中国存在一些瓶颈，但是主流还是迅速发展的。随着中国人民消费水平的提高，游戏产业、电影产业、虚拟现实产业的发展，中国动作捕捉 技术将会越来越普及。注：本文为搜维尔原创内容，如需转载请联系我们！邮箱：frank@souvr.com
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