一种基于关键词提取的人物模型节点匹配方法与流程

本发明涉及人物模型节点，具体为一种基于关键词提取的人物模型节点匹配方法。

背景技术：

1、人物模型可用于动画制作、游戏制作、现实模拟、vr 虚拟人物直播中，可以让真人的动作和表情在动画、游戏、虚拟环境中呈现出来。人物模型中有两种节点：关节节点和表情节点。关节节点具备的旋转、移动等属性决定了人物模型的身体如何做出正确的动作，表情节点具备的形变等属性决定了人物模型的面部如何做出正确的表情。

2、动作数据和表情数据要输入到人物模型中相应节点的属性中才能正确生效，而一组动作数据或者表情数据对应着一个节点。为了将数据输入到相应的节点中，需要先在人物模型的所有节点中找到相应的节点，再将数据相应地输入。业内一般让用户手动选择人物模型的节点来匹配数据的节点，或者将人物模型的节点名称和数据的节点名称一致的节点进行匹配。

3、通过研究分析发现，让用户手动选择人物模型的节点来匹配数据的节点在一定程度上还存在以下缺点。

4、如，用户手动选择人物模型的节点来匹配数据的节点这一方法，无疑是一个重复的体力劳动，节点越多，操作的次数就越多，而将人物模型的节点名称和数据的节点名称一致的节点进行匹配这一方法，因为在动画领域，人物模型的节点命名没有统一的规范或标准，如果人物模型的节点名称和数据的节点名称有不一致的情况，匹配就会失败，数据就无法输入到人物模型中，为了解决以上的技术问题，为此我们设计出一种基于关键词提取的人物模型节点匹配方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于关键词提取的人物模型节点匹配方法，具备人物模型节点智能匹配、克服让用户手动选择人物模型节点和匹配扩展性足的优点，解决了让用户手动选择人物模型节点的重复操作，将人物模型的节点名称和数据的节点名称一致的节点进行匹配的扩展性不足的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于关键词提取的人物模型节点匹配方法，通过提取给定节点名称中的关于人物模型节点的关键词，将关键词进行归类，最终匹配得到该节点名称对应的人物模型节点，人物模型一般需要匹配如下节点：臀部、左右大腿、左右小腿、左右脚掌、左右脚趾根部、脊椎、脖子、头、左右肩膀、左右大臂、左右小臂、左右手掌、左右各节手指。

3、优选的，包括以下步骤：

4、步骤0：将节点名称全部的大写字母转为小写字母，得到一串全为小写字母的节点名称；

5、步骤1：查找节点名称中是否包含关键词“hip”，若包含，则将该节点名称归类为臀部；

6、步骤2：否则，查找节点名称中是否包含关键词“upperleg”、“upleg”、“upper_leg”、“up_leg”或“thigh”；

7、步骤3：否则，查找节点名称中是否包含关键词“lowerleg”、“leg”、“lower_leg”、“calf”或“shin”；

8、步骤4：否则，查找节点名称中是否包含关键词“foot”；

9、步骤5：否则，查找节点名称中是否包含关键词“toe”。

10、优选的，还包括以下步骤：

11、步骤6：否则，查找节点名称中是否包含关键词“spine”或“waist”，若包含，则将该节点名称归类为脊椎；

12、步骤7：否则，查找节点名称中是否包含“neck”关键词，若包含，则将该节点名称归类为脖子；

13、步骤8：否则，查找节点名称中是否包含“head”关键词，若包含，则将该节点名称归类为头；

14、步骤9：否则，查找节点名称中是否包含关键词“shoulder”或“clavicle”；

15、步骤10：否则，查找节点名称中是否包含关键词“lowerarm”、“forearm”、“lower_arm”或“fore_arm”；

16、步骤11：否则，查找节点名称中是否包含关键词“upperarm”、“uparm”、“arm”、“upper_arm”或“up_arm”。

17、优选的，还包括以下步骤：

18、步骤12：否则，查找节点名称中是否包含关键词“thumb”、“finger00”、“finger01”或“finger02”；

19、步骤13：否则，查找节点名称中是否包含关键词“index”、“palm.01”、“finger10”、“finger11”或“finger12”；

20、步骤14：否则，查找节点名称中是否包含关键词“middle”、“mid”、“palm.02”、“finger20”、“finger21”或“finger22”；

21、步骤15：否则，查找节点名称中是否包含关键词“ring”、“palm.03”、“finger30”、“finger31”或“finger32”；

22、步骤16：否则，查找节点名称中是否包含关键词“pinky”、“palm.04”、“finger40”、“finger41”或“finger42”；

23、步骤17：否则，查找节点名称中是否包含“hand”关键词。

24、优选的，所述步骤2中具体还包括：若包含，且包含“right”、“right”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右大腿；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左大腿；所述步骤3中具体还包括：若包含，且包含“right”、“right”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右小腿；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左小腿。

25、优选的，所述步骤4中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右脚掌；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左脚掌；所述步骤5中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右脚趾根部；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左脚趾根部。

26、优选的，所述步骤9中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右肩膀；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左肩膀；所述步骤10中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右小臂；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左小臂；所述步骤11中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右大臂；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左大臂。

27、优选的，所述步骤12中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”、“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右手大拇指；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左手大拇指；所述步骤13中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”、“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右手食指；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左手食指。

28、优选的，所述步骤14中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右手中指；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左手中指；所述步骤15中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右手无名指；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左手无名指。

29、优选的，所述步骤16中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右手尾指；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左手尾指；所述步骤17中具体还包括：若包含，且包含“right”、“rigth”、“_r_”或“.r”，或以“_r”或“ r ”结尾，则将该节点名称归类为右手掌；若包含，且包含“left”、“_l_”或“.l”，或以“_l”或“ l ”结尾，则将该节点名称归类为左手掌，至此，一个节点的匹配结束。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

31、1、本发明通过基于关键词提取进行人物模型节点智能匹配，除了能够减少手动选择节点进行匹配的重复劳动，还能避免命名必须完全一致的问题，假如右大腿在动画软件中的命名为“rightupperleg”，在动作数据中无论是命名为“rightupperleg”、“rightupleg”、“rl_r_thigh”、“cc_base_r_thigh”、“mixamorig:rightupleg”还是“thigh.r”的节点，都能被该方法匹配为右大腿，故该匹配方法具有很强的扩展性，支持一定程度上的关键词排列组合。

32、2、本发明通过提取给定节点名称中的关于人物模型节点的关键词，将关键词进行归类，最终匹配得到该节点名称对应的人物模型节点，人物模型一般需要匹配如下节点：臀部、左右大腿、左右小腿、左右脚掌、左右脚趾根部、脊椎、脖子、头、左右肩膀、左右大臂、左右小臂、左右手掌、左右各节手指，人物模型节点智能匹配，既克服让用户手动选择人物模型节点的重复操作的问题，又克服将人物模型的节点名称和数据的节点名称一致的节点进行匹配的扩展性不足的问题。