動作捕捉（Motion capture）技術，簡稱Mocap，是借助動作捕捉系統對運動中的人、動物或物體的三維運動軌跡進行實時捕捉和數字解析的一種高新技術，其實質是測量、跟蹤、記錄物體在三維空間中的運動軌跡并進行分析，具有低延遲、高精準度等優點。
1915年，馬克斯·弗萊舍（Max Fleischer）發明了轉描機技術，它可以被看成動作捕捉的原始形式，是動作捕捉的先驅。1937年，在迪士尼公司在拍攝的動畫電影《白雪公主》中首次使用動作捕捉技術，20世紀70年代末和80年代初，動作捕捉首次在西蒙菲莎大學等學校以研究項目的形式使用，但直到80年代中期才用于實際制作。1983年，麻省理工學院開發了一套基于一系列發光二極管的圖形牽線木偶，這是光學動作捕捉系統的雛形。除了肢體動作捕捉外，2005年上映的電影《金剛》在動作捕捉技術上增加了另一層創新，即面部捕捉技術。2009年，電影《阿凡達》使用的動作捕捉技術不僅解決了演員與虛擬場景的融合問題，還大幅提升了面部表情捕捉的精度。2015年，電影《猩球崛起：黎明之戰》真正地實現了戶外實景多人同時捕捉技術。在游戲方面，2018年發布的《Island 359》使用了動作捕捉和交互技術，為玩家營造出真實的游戲體驗。
動作捕捉系統由傳感器、信號捕捉設備、數據傳輸設備和數據處理設備組成，根據動作捕捉系統的工作原理可以將其分為機械式、聲學式、電磁式、主動光學式、被動光學式等，其涉及到光線追蹤、數據融合等相關技術以及卡爾曼濾波、前向運動學等關鍵算法。動作捕捉在服裝、動畫、醫療康復、體育訓練等領域具有廣泛應用，但也存在著設備要求高、失真現象等局限。
歷史沿革
背景
1872年，慕布里奇（Eadweard Muybridge）應加利福尼亞州州長利蘭·斯坦福（Leland Stanford）的委托，開始驗證馬在奔跑時是否四蹄同時離地。六年后，慕布里奇通過設立一系列由馬蹄觸發的相機，成功捕獲了馬奔跑的連續圖像，并最終證明了馬的四肢確實會同時離開地面。這一實驗不僅奠定了他在電影發明歷史中的重要地位，還為動作捕捉技術提供了基礎思路。
1882年，馬萊在巴黎與慕布里奇會面，受到慕布里奇工作上的啟發，于次年發明了記錄動物運動的計時攝影槍（Chronophotographic Gun），但不久之后就放棄了這項工作的進行。同年，他發明了一種帶定時快門的攝影機，使他能夠在一個圓盤上曝光多個連續的運動圖像。這種攝影機最初在玻璃圓盤上記錄圖像，后來馬萊用紙膜取代了玻璃板，對早期電影使用膠片產生了啟蒙作用。在動作捕捉的摸索階段，慕布里奇實現了最早的活動拍攝，馬萊創造了第一架電影攝影機。
初步發展
1915年，動畫師馬克斯·弗萊舍（Max Fleischer）發明了轉描機（Rotoscoping）技術，希望可以實現卡通電影的自動化制作。該方法將真人表演拍攝的膠片電影逐幀播放并投射到毛玻璃上，使動畫師可以在紙上逐幀繪制動作，這就是動作捕捉技術的雛形，由此誕生了《逃出水池》（Out ofthe Inkwell）動畫中的小丑形象。1931年，哈羅德·埃杰頓（Harold Edgerton）開發了頻閃觀測儀（Stroboscope），將高速移動的物體捕捉在膠片上，高速攝影自此誕生，這對于日后光學動作捕捉相機的數據采集極為關鍵。1937年，美國迪士尼公司使用轉描機技術來創造《白雪公主》中人物的動作，這也是歷史上首部運用該技術制作的長篇動畫作品。
1950年，機械式（Mechanical）操作手臂的發明，代替了人在比較危險的環境工作。1963年，人們設計出可進行回饋反應的機械人，這和現代的機械式動作捕捉技術很相似，通過人體動作，實現對設備的動作控制，再回饋有關的設備運動信息。1970年，波爾希默斯（Bill Polhemus）開發了電磁式動作捕捉。1975年，隨著計算機技術的發展，動畫師開始使用計算機來制作動畫人物。
計算機圖形學中的動作捕捉在20世紀70年代末和80年代初首次在西蒙弗雷澤大學（SFU）、麻省理工學院（MIT）和紐約理工大學（NYIT）等學校以研究項目的形式使用，但直到80年代中期才用于實際制作。
制作應用
20世紀80年代，西蒙菲莎大學人體運動學與計算機科學的湯姆·卡爾弗特（Tom Calvert）教授最早將“機械版動作捕捉系統”用在舞蹈設計學和運動異常的臨床評估中，他將多個電位器安裝在人體上并使用人體動作輸出的數據來驅動電腦中的動畫形象。卡爾弗特和他的團隊使用電位器重點研究了膝關節區域，“模仿系統”中的動作數據被數字化后進行輸出轉換，并被發送至計算機動畫系統。
1983年，麻省理工學院開發了一套基于一系列發光二極管的圖形牽線木偶，這是光學動作捕捉系統的雛形。1984年，運動分析（Motion Analysis）實現通過二維跟蹤完成三維定位技術。1985年，VPL研究中心開發了虛擬現實的技術，其中機械式動作捕捉為主要技術核心。同年，Sun工作站用了17個小時計算出通過四個攝像機所跟蹤的8個點的三維運動軌跡（動作長3秒）。
1988年，德格拉夫（DeGraf）和沃赫曼（Wahrman）開發了受機械式控制的“邁克：會說話的頭”，邁克被一個專門的控制人員操縱，只要很簡單的操作，就可以控制這個頭部模型的面部，包括嘴、眼睛以及表情變化，同時還可以控制頭部的位置變化，計算機硬件會自動插補被設定的表情和頭部位置的中間變化過程，使模型的變化看起來非常自然。1991年，法國的視頻和圖形系統制造商Videosystem開發出實時的人體動畫系統，成功產生“Mat the Ghost”的虛擬角色。
隨后，動作捕捉技術逐漸完善并受到影視娛樂領域的青睞。1994年動作捕捉演員先驅安迪·瑟金斯（Andy Serkis）在電影《指環王》中扮演“咕嚕”這一角色和其他演員進行互動，為角色塑造增添了更多維度。1995年，喬·舒馬赫（Joel Schumache）執導的電影《永遠的蝙蝠俠》也利用動作捕捉技術為特技場景創建了數字替身，展示了技術的多樣性。到了2001年，動畫片《最終幻想：靈魂深處》首次實現全程運用動作捕捉，標志著這一技術在影視動畫領域的全面應用。
成熟發展
除了肢體動作捕捉外，2005年上映的電影《金剛》在動作捕捉技術上增加了另一層創新，即面部捕捉技術，制作組在金剛的臉上精準還原了演員表演時自然連貫的表情神態。而在《金剛》上映前，面部捕捉技術還未被真正使用到電影中，面部動畫僅能通過后期制作實現，動畫師必須依靠真人視頻作參考來制作數字虛擬面部動態。2006年上映的電影《加勒比海盜2：聚魂棺》也使用了面部捕捉技術，使電影更加生動逼真。2008年上映的電影《本杰明·巴頓奇事》，運用光學式面部捕捉系統采集演員面部表情，在獲得演員頭部高精度模型的同時建立了演員的表情庫，提高了影片制作的精度。
在2009年電影《阿凡達》之中，動作捕捉系統迎來了一次突破性發展。導演詹姆斯·卡梅隆在這部影片的制作之中幾乎全程使用動作捕捉系統。為了能夠實時地反饋演員的表演成果以及能夠更精確地捕捉演員的面部表情以用于虛擬角色之中，導演詹姆斯·卡梅隆開創了一套虛擬攝像機Simulcam系統和頭戴式表情捕捉系統，它不僅解決了演員與虛擬場景的融合問題，還大幅提升了面部表情捕捉的精度。
2011年維塔數碼在拍攝《猩球崛起》時對動作捕捉技術進行了進一步地更改與升級，他們將動作捕捉所需的設備—反光標記點改進為主動發射紅外光線的LED燈。這項改動使得動作捕捉技術能在演員處于真實的場景下進行使用，新的系統設備可以在各種復雜的環境和燈光下順利地進行工作。2015年的《猩球崛起：黎明之戰》讓動作捕捉表演在戶外進行這一想法變成現實，讓使用動作捕捉變得不那么困難繁瑣，真正地實現了戶外實景多人同時捕捉技術。
動作捕捉技術和VR眼鏡配合使用可以營造出深度沉浸互動感，比如2018年發布的游戲《Island 359》中使用了動作捕捉和交互技術，玩家可以用腳去踢虛擬的恐龍，然而這套裝置價格非常昂貴。在手勢交互方面，2019年推出的Elixir游戲具有智能手部跟蹤和全身動作捕捉功能，不需要穿戴數據手套，通過單色攝像頭就能識別感知每只手18個骨骼關節，進而識別人手的準確位置。
2019年，一部CG人物與真人結合的電影《阿麗塔：戰斗天使》誕生了。在拍攝過程中，技術人員在演員面部標記了重要活動肌肉；而演員頭戴的高清攝像機捕捉的面部動態圖像能夠被逐幀實時轉換成面部捕捉數據，用來驅動虛擬人物的面部表情及動作，重建了虛擬人物“阿麗塔”的面部肌肉系統。2021年3月，追蹤器VIVE Tracker第3版發布，這款追蹤器可以識別從手、腳和腰部到整個人體范圍的運動，但全身追蹤器的價格達到了2100美元。
工作原理
動作捕捉技術旨在捕獲并記錄人物或物體的運動、姿勢和動作，以便在后續的應用中進行分析、渲染或交互。其基本原理是通過使用傳感器、攝像機、或其他設備來收集運動數據，然后將這些數據轉化為數字信息。
一種常見的動作捕捉方法是使用傳感器。這些傳感器可以附著在人體的關鍵部位，如手臂、腿部、頭部等，或者附著在物體上。這些傳感器可以測量位置、速度、加速度和角度等數據，并將其發送到計算機進行處理。計算機會將這些數據轉化為動畫或虛擬模型的運動。
另一種常見的方法是使用攝像機系統。這些攝像機可以在不同角度和位置拍攝運動對象，然后計算機軟件可以分析視頻圖像，識別出關鍵點的位置，從而重建出對象的三維運動軌跡。
系統組成
傳感器：傳感器是固定在運動物體特定部位的跟蹤裝置，它將向動作捕捉系統提供運動物體運動的位置信息，一般會隨著捕捉的細致程度和捕捉設備確定跟蹤器的數目。其中MEMS慣性傳感器在市場中運用廣泛，可以根據加速度來計算出重要的運動信息，其多運用于運動訓練、人體識別等方面。
信號捕捉設備：信號捕捉的主要功能是識別傳感器傳輸的運動數據，主要負責位置信號的捕捉。其中信號捕捉設備會因動作捕捉系統的類型不同而有所區別，它們對于機械系統是一塊捕捉電信號的線路板，對于光學動作捕捉系統則是高分辨率紅外攝像機。
數據傳輸設備：數據傳輸是對信號捕捉設備傳遞的運動信號進行轉化，并準確向上級計算機系統進行傳輸的過程。然后又可分為實時傳輸和非實時傳輸，其中（光學式）實時傳輸為了快速的傳輸數據信息，一般設置專用的線纜用來達到要求。動作捕捉系統，特別是需要實時效果的動作捕捉系統需要將大量的運動數據從信號捕捉設備快速準確地傳輸到計算機系統進行處理，而數據傳輸設備就是用來完成此項工作的。
數據處理設備：經過動作捕捉系統捕捉到的數據需要修正、處理后還要和三維模型結合才能完成計算機動畫制作的工作，這就需要應用數據處理軟件或硬件來完成此項工作。數據處理設備可分為硬件和軟件兩部分，其中硬件是計算機硬件設備，軟件主要是負責處理各單位傳輸來的相關數據，并根據傳輸來的信息轉化為坐標數據，根據坐標建立三維模型。
類型
機械式動作捕捉
機械式動作捕捉依靠機械襲置來跟蹤和測量運動。典型的系統由多個關節和剛性連桿組成，在可轉動的關節中裝有角度傳感器，可以測得關節轉動角度的變化情況。裝置運動時，根據角度傳感器測得的角度變化和連桿的長度，可以得出桿件末端點在空間中的位置和運動軌跡。最早期的一種機械式動作捕捉裝置是用帶角度傳感器的關節和連桿構成一個“可調姿態的數字模型”，其形狀模擬人體或動物等。使用者調整模型的姿勢，然后鎖定，關節的轉動被角度傳感器測量記錄，計算出模型的姿態。這些姿態數據傳給動畫軟件，使其中的角色模型也做出一樣的姿勢。
機械式動作捕捉的一種應用形式是將欲捕捉的運動物體與機械結構相連，物體的運動帶動機械裝置，從而被傳感器實時記錄下來。這種方法的優點是成本低，精度較高，可以做到實時測量，還可以允許多個角色同時表演；主要的缺點是使用起來非常不方便，機械結構對表演者的動作阻礙、限制很大。
聲學式動作捕捉
聲學式動作捕捉裝置由發送器、接收器和處理單元組成。發送器是一個固定的超聲波發生器，接收器一般由呈三角形排列的三個超聲探頭組成。系統通過測量、計算聲波從發送器到接收器的時間或者相位差，可以確定接收器的位置和方向。由于聲波的速度與溫度有關，還必須具有測溫裝置并在算法中做出相應的補償。該類裝置成本較低，但對運動的捕捉有較大的延時和滯后，實時性較差，精度差，還要求聲源和接收器間不能有大的遮擋物體，而且受噪聲等環境音及多次反射影響較大，對環境的依賴較高。
電磁式動作捕捉
電磁式動作捕捉系統包括發射源、接收傳感器和數據處理單元。發射源在空間產生按一定時空規律分布的電磁場。接收傳感器（通常有10~20個）安裝在表演者身體的關鍵位置，隨著表演者動作在電磁場中運動。傳感器通過電纜或無線方式與數據處理單元相連。表演者在電磁場內表演時，接收傳感器將接收到的信號通過電纜傳送給處理單元。根據這些信號可以解算出每個傳感器的空間位置和方向。
電磁式動作捕捉系統的優點在于，首先它記錄的是六維信息，即不僅能得到空間位置，還能得到方向信息，這一點對某些特殊的應用場合很有價值。其次是速度快，實時性好，在表演者表演時，動畫系統中的角色模型可以同時反應，這便于排演、調整和修改。裝置的定標比較簡單，技術較成熟，魯棒性好，成本相對低廉。其缺點是對環境要求嚴格，在表演場地附近不能有金屬物品，否則會造成電磁場畸變，影響精度，系統的允許表演范圍比光學式的要小。特別是電纜對表演者的活動限制比較大，不適用于比較劇烈的運動、表演。
慣性式動作捕捉
慣性式動作捕捉系統的應用率較高，它主要由慣性測量單元、數據傳輸系統和遠程數據處理終端3部分組成。慣性測量單元包括加速度計、陀螺儀和磁力計，加速度計用于采集目標運動物體的加速度，陀螺儀用于目標運動物體角速度信息的采集，磁力計可以測量出目標運動物體周圍的磁場強度及其與地球磁場的夾角。綜合這些數據可以計算出目標運動物體的運動姿態。慣性式動作捕捉系統的主要工作原理是通過分析慣性陀螺儀的位移變差來判定運動物體的動作幅度和距離，可將慣性陀螺儀裝置在人身體的關鍵部位。
慣性式動作捕捉系統采集到的信號量少，便于實時完成姿態跟蹤任務，解算得到的姿態信息范圍大、靈敏度高、動態性能好；對捕捉環境適應性高，不受光照、背景等外界環境干擾，并且克服了光學動作捕捉系統攝像機監測區域受限的缺點；克服了VR設備常有的遮擋問題，可以準確實時地還原如下蹲、擁抱、扭打等動作。此外，慣性式動作捕捉系統還可以實現多目標捕捉。
光學式動作捕捉
光學式動作捕捉通過對目標上特定光點的監視和跟蹤來完成動作捕捉的任務。常見的光學式動作捕捉大多是運用計算機視覺原理。從理論上說，對于空間中的一個點，只要它能同時被兩個相機縮減，則根據同一時刻兩個相機所拍攝的圖像和相機參數，就可以確定這一時刻該點在空間中的位置。當相機以足夠高的速率連續拍攝時，從圖像序列中就可以得到該點的運動軌跡。
光學式動作捕捉的缺點是價格高昂，雖然可以實時捕捉運動，但后期處理的工作量非常大，對于表演場地的光照、反射情況有一定的要求，裝置定標也比較煩瑣。
基于視頻的動作捕捉
視頻動作捕捉是在光學式動作捕捉技術上發展而來，它采用了普通的攝像機代替特制的攝像機，采用普通的顏色標記代替專業的感光標記材料，極大地降低了系統的硬件成本。其在技術實現上采用的原理和光學動作捕捉系統是一致的，增加了顏色匹配算法，運用計算機圖像分析技術捕捉視頻中的動作信息。視頻動作捕捉系統的技術構成主要包括兩種，首先是跟蹤技術，即特征跟蹤技術，根據視頻中標記的顏色作為特征進行跟蹤；其次是三維重建技術，就是根據計算機視覺原理將二維數據轉為三維數據。
相關技術
光線追蹤
光線追蹤是在二維屏幕上呈現三維圖像的方法。作為一種圖像合成技術，它通過模擬光線與物體表面的交點來實現圖像的繪制。在光線追蹤的運算過程中，需要運用到蒙特卡洛算法。蒙特卡洛算法是指隨機的對樣本進行抽取，來補給某個子樣本運用到光線追蹤中就是在渲染過程中，在空中隨機抽取光線用來解決問題。光線追蹤與光柵化不同，由于光線追蹤是隨機發射光線，這就會帶來方差的問題，例如骰子六個點的平均數是3.5，當扔的次數越多，就越接近平均數；光線追蹤也是同樣的道理，當光線數量足夠時，也能得到最終的主項。
數據融合
數據融合是針對一個網絡感知系統使用多個或多類感知節點展開的一種數據處理方法。通過對多感知節點信息的協調優化，數據融合技術可以有效地減少整個網絡中不必要的通信開銷，提高數據的準確度和收集效率。因此，傳送已融合的數據要比未經處理的數據節省能量，延長網絡的生存周期。但對物聯網而言，數據融合技術將面臨更多挑戰，例如，感知節點能源有限、多數據流的同步、數據的時間敏感特性網絡帶寬的限制、無線通信的不可靠性和網絡的動態特性等。
面部動作捕捉
面部捕捉技術是動作捕捉的一部分，指借助機械裝置等設備記錄人類面部表情和動作，并將其轉為一系列參考數據的過程。當下面部動作捕捉大多是基于光學技術，從數據來源可以分為二維面部捕捉和三維面部捕捉兩種。其中二維面部捕捉指基于光學鏡頭記錄數據，通過特定算法標記，完成對人物面部表情動作的記錄；而三維面部捕捉在二維面部捕捉基礎之上，借助設備捕捉畫面的深度信息，獲取人物面部三維動作，一般使用相機陣列，但這種記錄方式成本較高，且不利于演員即興演出等。
射頻定位
射頻定位（RFID）技術是一種被廣泛采納的實用型技術，其具有非視距傳播、靈敏度高、信息承載量大和成本低等優點，可以靈活采取不同定位算法對坐標值進行計算，如時間到達法（TOA）、時間差到達法（TDOA）、到達角度法（AOA）和信號強度法（RSSI），比較典型的RFID系統一般都是基于信號強度（RSSI）法分析的，如SpotON和LANDMARC定位系統。RFID射頻系統聯合其他傳感器可以比較精確地實現室內定位，且RFID芯片不僅可以用來室內定位，也可以預先存儲目標物信息，通過射頻識別之后用語音告知盲人室內物品及物品詳細內容，可以實現語音識物。
關鍵算法
卡爾曼濾波
卡爾曼濾波是一種基于線性系統狀態空間方程，利用系統的輸入、輸出觀測數據，采用統計學方法，對系統狀態做出最優估計的算法。由于觀測數據包含了噪聲和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。卡爾曼濾波不要求保留用過的觀測數據。當測得新的觀測數據后，卡爾曼濾波可按照一套遞推公式算出新的估計量，不必重新計算。此外，它還打破了對平穩過程的限制，可用于對時變隨機信號的濾波。
卡爾曼濾波建立包含信號和噪聲的系統狀態空間模型，根據前一時刻狀態向量的最優估計值和當前時刻的觀測向量來求取當前時刻狀態向量的最優估計值。卡爾曼濾波的本質就是通過對系統觀測向量的運算來得到系統狀態向量的最優估計，以“預測一觀測一修正”的順序遞推。適當的卡爾曼濾波算法可以消除隨機干擾，盡可能地再現系統的真實狀態，恢復系統的本來面目。
前向運動學
前向運動學是一種基于層次結構的運動方法，其研究以機器人的各關節參數（廣義坐標）來決定終端操作器的位型。這種運動從根結點向葉子結點驅動，按走向來說是向前的，所以稱為前向運動。
在總體結構所處位置越向根部的運動就會牽動越多的葉子結點運動，而葉子結點的運動影響不了根結點。利用這種方法來設置動畫中物體的關鍵幀姿勢，是從根部結點開始調整，最后調整葉子結點。比如調整手臂的姿勢，就要先調整大臂，然后調整小臂，最后才是手部。前向運動的優點是方便靈活，只需要依次調整關節的旋轉角度，但是越是靈活自由的，越不容易控制。
逆運動學
在機器人學中，對于一個串聯的關節型機器人，如果知道末端的位置和姿態去求各關節角度，這個過程就是逆運動學。
以關節連接的物體由一組通過關節連接的剛性片段組成，變換關節的角度可以產生無窮的形狀。一般情況下，逆運動學問題沒有解析解，但是，逆運動學可以通過非線性編程技術來解決，這使得人們可以把終端效果器的朝向和位置獨立處理，并導致一個高效的閉形式解。在動畫涉及中逆運動學問題很重要，藝術家發現表達空間的形象比控制關節角度來要容易得多。逆運動學算法的應用包括交互操縱、動畫控制和碰撞避免等。
優缺點
優點
降低成本：動作捕捉技術的運用可以更快捷更方便地達到一定程度上滿足專業性的要求，在傳統制作過程的基礎上縮短了制作時間，降低了基于關鍵幀的動畫的成本。
提高效率：動作捕捉技術可以使制作效率更高、制作周期更短。
延長產業鏈：動作捕捉技術的產生可以為相關行業增添新的崗位，延長其產業鏈。
兼容不同方式：與傳統技術不同，它的工作量并不取決于復雜性或表演時長，因此其可以嘗試不同的風格和表演方式，個性只受演員的才能限制。
增加效益：動作捕捉技術可以制作大量數據，有助于滿足期限并提高成本效益。
精準重現：動作捕捉技術可以輕松以準確的方式重新創建逼真的復雜動作。
缺點
設備要求高：動作捕捉獲取和處理數據需要特定的軟件和硬件。
小規模生產成本高：如果進行小規模生產，設備和軟件的成本可能會過高。
環境要求高：相機的視野或磁場畸變可能會影響動作捕捉系統的特定要求。
較難支持實時查看：如果在拍攝過程中出現問題，很少有動作捕捉系統能夠允許實時查看以決定是否需要重新拍攝。
評價指標
應用領域
服裝
動作捕捉可以測量動態人體上標記點的三維空間坐標，利用計算模型和數據分析得到關節活動角度（ROM）和皮膚形變率等數據，為服裝產品的研發和改進提供數據參考。造型設計對服裝的視覺效果有重要影響，且服裝造型與面料性能、服裝結構等因素有關。將傳感器固定在服裝表面，利用動作捕捉儀可獲得人體運動時面料在三維空間內的坐標，根據試驗需求計算面料在著裝人體上的位移數據，進而評價人體運動狀態下的服裝造型。
動畫
早期制作三維動畫需要專業動畫師手動調節每一幀圖像，導致動畫作品展現出的運動和表情不自然、不真實。動作捕捉技術的應用，能夠使得三維動畫作品中的角色深刻表現出其動作和表情，提升三維動畫設計和制作效率，節約動畫制作成本，同時能夠將海量運動軌跡存儲到云端，形成龐大的運動數據庫，為構建其他虛擬運動模型提供便利。
醫療康復
在醫療康復方面，可以通過動作捕捉系統分析患者患處的活動范圍、受力情況等，得到患者的恢復情況，進而制定更有效的治療方案。可利用動作捕捉系統分析髖關節的運動變化規律以及使用光學式動作捕捉儀分析偏癱患者的膝關節運動情況，確定偏癱步態的基本特征。
體育訓練
在體育訓練領域，動作捕捉系統可以精準測量運動員的運動軌跡，以用于優秀運動員的分析教學。此外還可對運動員的動作進行記錄、分析，建立個人數據體，以便更精準地進行專項訓練，提高運動員的技術能力。為了提高學生的投籃技巧，可使用光學動作捕捉儀分別采集老師和學生在投籃時肘關節的三維空間坐標，建立三維動作模型，以老師的三維模型為投籃標準動作，糾正學生的投籃姿勢。
相關工具
挑戰
門檻及投入高：動作捕捉技術是一項高度專業化的技術，礙于動作捕捉技術系統高昂的設置成本和較高的科技門檻，阻止了很多對動作捕捉技術感興趣的高校、企業及個人進行研究。面對高昂的成本，很多電影制作人為了節省資金寧可延長制作周期選擇利用手繪技術進行動畫制作，這也是動作捕捉技術普及程度較低的原因之一。
詭異谷效應：詭異谷效應在影視作品中的出現，有時會阻礙觀眾接受動作捕捉技術。這一效應源于人們對于人臉的識別能力的一個普遍規律是識別對象距離人們的差異越大，人們的識別能力就越差；反之越是接近人們的自身形象，人們的識別能力就越強。觀眾看著銀幕上外表動作酷似自己的真人會感覺到莫名的違和感甚至產生抵觸情緒。所以每當動作捕捉技術運用在真人模型身上并且當真實程度達到一定高度時或多或少都會激起人類本能的抵觸。
環境限制：動作捕捉系統的性能會受到環境因素的限制，如光照條件、攝像頭的視野范圍等。研究表明，視野范圍的限制會顯著降低人在復雜環境中進行機動操作的速度和準確性。這意味著在設計動作捕捉系統時，需要考慮如何在有限的視野范圍內有效地捕捉目標的動作信息。
遮擋問題：由于受到背景多樣性、拍攝角度隨機性與人體的非剛體運動特性等影響，人體運動視頻信息經常會出現人體的部分肢體被遮擋的現象，該現象加大了捕捉人體姿態信息的難度。
多義性問題：將現實場景中的三維人體動作行為投影到二維圖像平面上會造成與目標有關的深度信息的丟失，這種投影過程導致了信息的簡化，使得同一幅二維圖像可能實際上對應著多個不同的三維人體姿態。
發展趨勢
無標記化：隨著各種影片的成功，動作捕捉技術也不斷發展。電影制作人可以使用多種不同類型的動作捕捉技術，從基于標記的系統（跟蹤演員身上的物理標記）到無標記系統（使用軟件通過識別演員身上的特定特征來跟蹤演員的動作）。動作捕捉技術正朝著無標記的方向發展，這主要得益于人工智能和量子計算等前沿技術的不斷突破。隨著這些技術的發展，無標記動作捕捉將變得更加精準和高效，進一步減少了對攝像頭數量的依賴，增加了空間的靈活性，并極大地提升了工作流程的效率。?
AI動作捕捉：AI多模態動作捕捉系統因其高效、便捷等特性，能夠根據不同類型節目特點及需要，提升動作捕捉環節拍攝效率、降低制作成本，同時，大量的虛擬形象或數字人模型制作也可以有效結合AI技術，使虛擬角色呈現真實、自然的運動姿態，將為未來數字人領域的規模化擬真驅動提供專業技術平臺。此外，未來基于視覺、語音等智能感知分析算法的融合成果應用，也將為動作捕捉技術的創新研究提供更為充實的理論基礎和重要技術支撐，推動其在不同領域體現獨特的應用價值。
跨領域融合：動作捕捉技術與其他領域的融合將是未來發展的一個重要趨勢。例如，將動作捕捉技術與生物力學研究相結合，可以為醫學研究提供新的視角和工具。
虛擬現實：隨著虛擬現實技術的發展，計算機圖像處理基礎被廣泛應用于目標識別、特征分析和動態圖像重構等領域。其采用虛擬現實成像技術進行人物的動態圖像重建和動作識別，結合人體的動態特征圖進行特征分析，實現對運動人物動作的三維模擬跟蹤；通過對人物動作的實時捕捉，結合模式識別和智能特征提取技術，進行人物動作識別；通過動作捕捉和識別結果進行人體的動態特性分析。
智能化與自適應性：未來的動作捕捉技術將更加智能化和自適應。引入機器學習和人工智能元素，系統將能夠自動適應不同用戶的身體特征和運動風格。這意味著用戶體驗將更為個性化，系統能夠更好地理解和還原用戶獨特的動作特征。
無傳感器技術：隨著技術的進步，未來動作捕捉技術可能朝著無傳感器的方向發展。通過利用攝像頭、深度相機等設備，系統將能夠實現對人體動作的無感知捕捉。這一趨勢將降低設備的需求，提高用戶的便利性和舒適度。
參考資料 >
What is motion capture and how does it work?.adobe.2024-06-20
動作捕捉技術：解析原理與類型.noitom.2024-06-22
BaSix motion capture system: everything you need to know.motionanlysisc.2024-06-20
Motion capture for animation: the fascinating history behind the movies we know today.motionanalysis.2024-06-20
Effects of field-of-view restriction on manoeuvring in a 3-D environment.tandfonline.2024-06-22
Effects of Field-of-View Restrictions on Speed and Accuracy of Manoeuvring.journals.sagepub.2024-06-22
The existing motion capture technologies and their application.ace.ewapublishing.2024-06-22
探索未來：動作捕捉技術的前沿發展.noitom.2024-06-22