动作捕捉技术变革：有标记动捕VS无标记动捕

随着数字化和智能化科技席卷全球，动作捕捉技术正在影视、游戏、医疗等诸多领域中被广泛应用。同时，在这一发展进程中，有标记动作捕捉和无标记动作捕捉作为两大技术路线被区分。

有标记动作捕捉系统凭借其高精度成为工业级应用的主流，而无标记动作捕捉系统则是以其便捷灵活性加速了商业化的落地。这不仅反映了动作捕捉技术本身的迭代，更是在重新定义着动作捕捉技术的应用边界，同样，这也是人机交互方式向无感化、智能化发展的必然趋势。

有标记动作捕捉

有标记动作捕捉是一种通过在人体或物体表面放置特定标记点（Markers），并利用光学、惯性等传感器追踪其运动轨迹的技术，例如国内光学动捕服务商代表青瞳视觉（CHINGMU）、惯性动捕主流服务商诺亦腾等。它通常用于需要高精度运动数据的领域，像是影视动画、虚拟现实、机器人等领域。

无标记动作捕捉

无标记动作捕捉是一种无需在人体或物体表面粘贴物理标记点，仅依靠计算机视觉、深度传感器或人工智能技术直接捕捉运动数据的方法。它通过分析图像或点云数据，实时推算人体姿态和运动轨迹，广泛用于虚拟现实、体育训练等领域。

二者区别

有标记动作捕捉在需要更高精度和专业的领域仍然占据主导地位，但无标记动作捕捉技术的发展，让动作捕捉技术的应用场景正逐渐被拓展和优化。

在简单分析完两者的核心概念和对比后，我们就来详细聊聊有标记和无标记动作捕捉的技术实现以及应用案例吧。

有标记动作捕捉的技术实现方式有光学式、惯性式、电磁式、声学式、机械式等，而其中，光学式和惯性式动作捕捉技术为目前市场的主流技术。所以，我们将着重介绍这两个主流技术。

光学式动作捕捉

原理：基于三角测量原理，在运动物体关键部位粘贴反光标记点，动作捕捉镜头上的LED灯向外发射红外光，同时接收反光标记点反射回来的红外光，多个光学镜头从不同角度同时“看到”一个标记点后，即可确定其在空间中的三维位置。

实现流程：先将红外光学镜头布置在场地周围，通过网线连接到POE交换机并与电脑中的动作捕捉软件相连。然后进行场地标定，如L型标定确定统一坐标系和给镜头提供初始参数，T型标定让镜头进行参数跌倒寻优。完成标定后，在被捕捉人或物体表面上贴上反光标记点进行数据采集，镜头获取的标记点位置信息通过网线传输到交换机，再传输到电脑，由动作捕捉软件进行数据识别和处理，通过对标记点和命名、连接等操作，实现对被捕捉物的识别和动作捕捉。

应用场景：

1、影视动画制作：为影视、动画中的虚拟角色提供高精度动作数据，实现角色动作的自然还原，如《阿凡达》等电影中的角色动作捕捉。并且对于影视中的特效制作方面，可以捕捉演员的肢体或面部动作，结合后期合成技术，制作复杂特效场景，减少纯 CG 动画的制作成本与难度。

2、游戏开发：为 3A 游戏、主机游戏中的可操作角色或 NPC捕捉战斗、跑步、互动等动作，提升游戏的沉浸感。比如国产3A级游戏《影之刃零》是采用了青瞳视觉（CHINGMU）光学动捕系统进行游戏角色的创意及设计，并为创意实现提供技术支撑，并且将真实武打动作，1:1还原映射至游戏创作中，为游戏玩家塑造了真枪实弹的打斗场，以及更具沉浸式的游戏体验。

3、虚拟现实：在 VR 游戏中，实时捕捉玩家的肢体动作，将动作映射到虚拟角色上，实现 “动作即操作” 的交互体验，比如 VR 拳击、舞蹈类游戏等VR游戏。

4、机器人：捕捉人类操作员的精细动作，像是机械臂装配动作等，将动作数据映射到工业机器人，实现 “示教再现”，简化机器人编程流程。

5、数字人：通过面部捕捉实时驱动虚拟形象，例如百度集团的希加加是采用了青瞳视觉（CHINGMU）的光学动捕解决方案，将人类情感的细腻与动作的灵动完美复刻至数字世界。

6、体育运动：通过捕捉运动员的动作细节，结合数据分析找出技术短板，辅助教练制定针对性训练方案。同时，分析动作中的受力关节角度、肌肉发力时序，识别易导致损伤的不规范动作，提前预警并优化动作模式。

7、文化传承：对传统戏曲的身段、民间舞蹈的动作进行捕捉与数字化存储，形成可交互的非遗资源库，避免技艺因传承断代而流失。

惯性式动作捕捉

原理：利用惯性传感器，记录身体各部分的加速度和旋转速度，通过算法对测量数值进行计算，从而完成动作捕捉。

实现流程：将惯性传感器佩戴在被捕捉对象的关键部位，传感器实时采集运动数据，然后通过无线传输或有线连接的方式将数据传输到数据处理单元，数据处理单元利用惯性导航原理，将传感器原始数据融合解算为关节姿态，进而得到被捕捉对象的动作信息。

应用场景：

1、游戏开发：可用于游戏角色的动作设计，开发者通过让测试人员穿戴动捕设备，采集各种动作数据，为游戏角色赋予丰富多样的动作，使游戏角色动作更加逼真，提升玩家游戏体验。

2、虚拟人：常用于虚拟数字人的实时驱动，真人穿戴动捕设备，其动作可实时映射到虚拟人身上，实现虚拟人在直播、短视频等场景中的自然动作展示，让其直播互动更加生动。

3、教育领域：可应用于虚拟教学实验，学生通过穿戴动捕设备，在虚拟环境中金顶实验操作，增强学习的沉浸感和趣味性，同时也能避免真实实验中的一些危险，让学习更加安全。

4、工业设计：在工业领域，可利用惯性动捕设备获取的数据来优化工业机械设计，通过模拟操作人员在VR空间中对工业机械的操作动作，来分析操作的便捷性和舒适性，改进机械设计。

无标记动作捕捉

原理：通过摄像头阵列捕捉人体运动画面，利用深度学习算法对图像中的关键节点进行识别与跟踪。

实现流程：首先，多个高清摄像头从不同角度同步录制人体动作，获取图像数据。然后，AI识别算法实时定位人体骨骼关键节点，构建动态的关键点坐标。最后通过多视角几何计算，将二维关键点信息转换为三维空间数据，生成连续的人体运动模型。

应用场景：

1、影视动画制作：可捕捉演员动作并应用到数字角色上，创造逼真动画效果，无需繁琐的标记点粘贴和设备穿戴过程，提高制作效率，降低成本。

2、人机交互：用于手势识别，使用户能够通过手势控制设备或应用程序，为智能设备交互提供更自然便捷的方式。

3、娱乐互动装置：应用于交互式展览、娱乐公园、直播等，将体验者动作转换为虚拟环境中化身或数字角色的动作，提供沉浸式交互体验。

4、运动分析和训练：分析运动员动作和姿势，为训练提供那个反馈，帮助运动员调整姿势、优化训练计划，提高训练效果，同时可识别潜在运动损伤风险，预防损伤发生。

5、医疗和康复：监测患者运动和姿势，评估肢体力量恢复、步态对称性等，协助康复师制定个性化康复计划，跟踪康复进展。

到这里，想来大家对于有标记动作捕捉和无标记动作捕捉已经有了一定的了解，那么其实不论是有标记还是无标记，光学式动捕还是惯性式动捕，每个技术都存在其优势和局限性。而技术的选择核心在于精度需求和场景灵活性，追求高精度动作捕捉可以选择有标记动作捕捉，而追求便捷、低成本可以选择无标记动作捕捉。

有标记动作捕捉技术在科研、影视等高精度刚需的领域中仍不可被替代，无标记动作捕捉技术依赖AI算法快速迭代，精度也在持续提升进步。类似像青瞳视觉（CHINGMU）这样的服务商未来也许会出现两种技术混合使用的技术方案，兼顾高精度和便捷性的优势。它们相辅相成，共同推动着动作捕捉技术的便捷扩展以及人机交互方式的革新。动作捕捉不仅是一项技术，更是连接现实与虚拟的纽带，它的演进终将让人类的运动与表达，在虚拟世界中获得更自由、更丰富的呈现。