类人角色是主流三维动画作品的灵魂。由于类人角色具有风格多样、形态各异等特点,其骨骼动画的制作面临着有效运动数据获取代价高以及直接重用困难两大行业难题,严重制约了三维动画的制作效率。为了克服以上困难,改善骨骼动画设计的传统行业流程,本文提出了面向类人角色的多源运动重定向方法,以实现利用已有有效运动数据快速生成新建类人角色的多样化骨骼动画的全新流程,并对其中的若干关键问题开展了研究,研究内容主要包括以下几个方面：(1)多源运动重定向概念及流程的提出传统的运动重定向技术是一对一的运动映射方法,不能最大化运动数据的重用率以及增强重定向结果的多样性。因此,提出了多源运动重定向的创新方案,将多个源角色的运动映射至一个目标角色,使得本不具有运动的目标角色可以快速获得多种多样的运动,提高三维动画的制作效率。(2)基于谱聚类的运动足迹自动检测方法由于噪声的存在导致了运动捕捉数据的足迹检测困难。现有的足迹检测方法或需要人工参与,或难以推广到运动角色和类型多变的混合运动数据库。因此,提出了一种基于谱聚类的足迹自动检测方法。将脚部运动特征表示为聚类样本,并设计了一种针对不同运动数据的高斯核函数尺度参数的自适应选择方法。通过对样本集使用谱聚类方法划分出运动的足迹帧与非足迹帧,以实现对运动捕捉数据中足迹的自动检测。(3)异构类人角色的自动运动重定向方法异构角色的骨架映射是运动重定向中的基础问题之一。针对已有异构骨架自动映射方法难以对差异较大的两个类人角色实现合理映射的情况,提出了基于关节层次模型的异构骨架自动映射方法。首先,根据重要程度对关节进行分层,并为不同层次的关节设计适当的映射策略和映射代价计算方法。之后,通过对关节的逐层自动映射最终实现对骨架整体的自动映射。最后,基于骨架映射结果实现了运动数据在异构类人角色上的重定向。(4)基于进化策略的多样化运动合成思路的提出针对运动重定向方法无法增加目标角色运动的多样性的现状,将目标角色运动看作基因,提出了模拟生物进化过程的多样化运动合成思路,以生成符合生物进化规律的目标角色的多样化运动。定义了复制、交叉、变异三种运动进化策略,以实现对运动片段的不同类型的编辑。并根据进化策略的遗传概率构建编辑后的运动片段之间的运动概率转移模型,调控并合成继承了多个父辈运动特征的多样化后代运动,以增加运动重定向后的目标角色运动的数量与多样性。