Deepmotion技术浅析（五）：运动追踪

运动追踪是 DeepMotion 动作捕捉和 3D 重建流程中的核心模块之一。该模块的主要任务是在视频序列中跟踪人体的运动轨迹，捕捉人体各部分随时间的变化，并生成连续的 3D 运动数据。DeepMotion 的运动追踪技术结合了计算机视觉、深度学习和物理模拟等方法，能够实现高精度、实时的运动捕捉。

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1. 运动追踪概述

1.1 工作原理

DeepMotion 的运动追踪技术主要分为以下几个步骤：

1.2D/3D 关键点检测：

• 从视频帧中检测人体关键点（如关节、头部、手脚等）的 2D 或 3D 坐标。

2.时序建模：

• 分析连续帧之间的时序关系，捕捉人体运动的动态变化。

3.运动轨迹生成：

• 生成人体各部分随时间变化的运动轨迹。

4.物理模拟与优化：

• 利用物理模拟技术对运动轨迹进行优化，使其更加自然和逼真。

1.2 应用场景

DeepMotion 的运动追踪技术可以应用于以下场景：

• 游戏开发 ：
  • 捕捉玩家的动作，生成游戏角色的动画。
• 电影制作 ：
  • 捕捉演员的动作，生成电影特效动画。
• 运动分析 ：
  • 分析运动员的动作，进行科学训练和评估。
• 虚拟现实 ：
  • 实现虚拟角色与现实环境的交互。

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2. 基于深度学习的运动追踪

2.1 模型架构详解

DeepMotion 的运动追踪模型结合了卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和 Transformer 等深度学习技术。

2.1.1 HRNet + Transformer

• 模型结构：

  • 特征提取：

    • 使用 HRNet 从视频帧中提取高分辨率的特征图。
    • HRNet 的输出是一个高分辨率的特征图，保留了图像的细节信息。

  • Transformer 编码器：

    • 将 HRNet 提取的特征图输入到 Transformer 编码器中，进行时序建模。
    • Transformer 编码器包含多个自注意力层和前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FFN）层。

  • 关键点检测：

    • 从 Transformer 编码器的输出中检测人体关键点的 2D 或 3D 坐标。
    • 使用全连接层或卷积层进行关键点坐标回归。

• 公式推导：

  • HRNet 特征提取：

    

    • 其中， 是输入图像， 是提取的特征图。

  • Transformer 编码器：

    

    • 其中， 是 Transformer 编码器的输出。

  • 关键点坐标回归：

    

    • 其中， 是第 个关键点的 2D 或 3D 坐标， 和 是权重和偏置参数。

• 训练过程：

  • 使用均方误差（MSE）作为损失函数，衡量预测关键点坐标与真实关键点坐标之间的差异。
  • 使用 Adam 优化器进行模型训练。

2.1.2 时序模型（LSTM, GRU）

• 模型结构：

  • LSTM（Long Short-Term Memory）：

    • LSTM 是一种特殊的 RNN，能够有效解决长距离依赖问题。
    • LSTM 包含三个门：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。

  • GRU（Gated Recurrent Unit）：

    • GRU 是 LSTM 的简化版本，参数更少，训练速度更快。
    • GRU 包含两个门：重置门（reset gate）和更新门（update gate）。

• 公式推导：

  • LSTM：

    

    • 其中， 是当前输入， 是前一时刻的隐藏状态， 是前一时刻的记忆单元， 是当前隐藏状态， 是当前记忆单元。

  • GRU：

    

    • 其中， 是重置门， 是更新门， 是候选隐藏状态， 是当前隐藏状态。

• 训练过程：

  • 与 HRNet + Transformer 类似，使用 MSE 作为损失函数，Adam 优化器进行训练。

2.2 关键点轨迹生成

• 轨迹平滑：

  • 使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）或高斯滤波（Gaussian Filter）对关键点轨迹进行平滑，消除噪声和抖动。

• 轨迹预测：

  • 使用 LSTM 或 GRU 模型对关键点轨迹进行预测，预测未来时刻的关键点位置。

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3.基于物理模拟的运动追踪

基于物理模拟的运动追踪旨在通过引入物理引擎和动力学优化，使生成的人体运动轨迹更加自然、逼真，并符合物理规律。DeepMotion 主要通过以下步骤实现：

3.1 物理引擎

物理引擎负责模拟人体在物理环境中的运动，包括刚体动力学和软体动力学。

3.1.1 刚体动力学（Rigid Body Dynamics）

• 工作原理：

  • 刚体动力学模拟人体的骨骼和关节运动，将人体视为由多个刚体（骨骼）通过关节连接而成的系统。
  • 主要计算人体的运动轨迹、速度、加速度以及受到的力。

• 实现细节：

  • 运动方程：

    • 人体运动遵循牛顿第二定律：

      

      • 其中， 是力， 是质量， 是加速度。

    • 运动方程可以写成：

      

    • 通过积分运动方程，可以得到速度和位置：

      

  • 约束条件：

    • 关节运动受到物理约束，如关节角度限制、肢体长度限制等。

    • 约束条件可以表示为：

      

      • 其中， 是约束函数， 是关节位置。

3.1.2 软体动力学（Soft Body Dynamics）

• 工作原理：

  • 软体动力学模拟人体的肌肉、皮肤等软组织的运动。
  • 主要考虑弹性力、阻尼力等，使运动更加自然和逼真。

• 实现细节：

  • 弹性力：

    • 弹性力使软体恢复到原始形状，遵循胡克定律（Hooke's Law）：

      

      • 其中， 是弹性力， 是弹性系数， 是当前位置， 是原始位置。

  • 阻尼力：

    • 阻尼力与速度成正比，起到减缓运动的作用：

      

      • 其中， 是阻尼力， 是阻尼系数， 是速度。

  • 运动方程：

    • 结合弹性力和阻尼力，运动方程可以写成：

      

      • 通过积分运动方程，可以得到软体的运动轨迹。

3.2 动力学优化

动力学优化旨在通过优化算法，对物理引擎生成的运动轨迹进行微调，使其更加自然和逼真。

3.2.1 运动学约束优化

• 工作原理：

  • 应用运动学约束（如关节角度限制、肢体长度限制等）对运动轨迹进行优化。

• 实现细节：

  • 约束条件：

    • 运动学约束可以表示为：

      

      • 其中， 是约束函数， 是关节位置。

  • 优化算法：

    • 使用拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）或罚函数法（Penalty Method）将约束条件引入优化问题。

    • 例如，使用罚函数法：

      

      • 其中， 是拉格朗日函数， 是能量函数， 是罚因子。

3.2.2 能量优化

• 工作原理：

  • 通过最小化能量函数，使运动轨迹更加平滑和逼真。

• 实现细节：

  • 能量函数：

    • 能量函数可以表示为：

      

      • 其中， 是弹性系数， 是当前关节位置， 是原始关节位置。

  • 优化算法：

    • 使用梯度下降法（Gradient Descent）或共轭梯度法（Conjugate Gradient）进行优化。

    • 例如，使用梯度下降法：

      

      • 其中， 是学习率，是能量函数对关节位置的梯度。

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4.模型优化与加速

为了提高运动追踪模型的运行效率，DeepMotion 采用多种模型优化和加速技术。

4.1 模型压缩

4.1.1 量化（Quantization）

• 工作原理：

  • 量化是指将模型参数从高精度（如 32 位浮点数）转换为低精度（如 8 位整数），从而减少模型的存储空间和计算量。

• 实现细节：

  • 训练后量化：

    • 在模型训练完成后进行量化。

    • 量化公式：

      

      • 其中， 是量化后的权重， 是原始权重， 是缩放因子。

  • 量化感知训练：

    • 在训练过程中模拟量化过程，使模型对量化误差具有更好的鲁棒性。

4.1.2 剪枝（Pruning）

• 工作原理：

  • 剪枝是指删除模型中冗余的权重或神经元，从而减少模型的参数量和计算量。

• 实现细节：

  • 权重剪枝：

    • 删除模型中权重较小的连接。

  • 神经元剪枝：

    • 删除模型中激活值较低的神经元。

4.2 模型加速

4.2.1 GPU 加速

• 工作原理：

  • 利用 GPU 强大的并行计算能力，加速模型推理。

• 实现细节：

  • 使用深度学习框架（如 TensorFlow, PyTorch）自带的 GPU 加速功能。
  • 使用 CUDA 编程语言编写自定义的 GPU 加速代码。

4.2.2 并行计算

• 工作原理：

  • 使用并行计算技术，将模型的不同部分分配到不同的计算节点上，进行并行处理。

• 实现细节：

  • 数据并行：

    • 将数据分成多个批次（batch），并行处理。

  • 模型并行：

    • 将模型的不同层分配到不同的计算节点上，进行并行计算。