發(fā)布時(shí)間：2016-11-18 05:52

  本文關(guān)鍵詞：基于隱變量概率統(tǒng)計(jì)模型的人體運(yùn)動(dòng)形態(tài)估計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連大學(xué)》 2016年

基于度量MDS的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)分割研究

宋丹丹  

【摘要】：近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展以及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域研究的不斷深入,三維人體動(dòng)畫(huà)成為計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。人體運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)通過(guò)記錄真實(shí)演員的肢體運(yùn)動(dòng)軌跡,可獲取真實(shí)、細(xì)膩的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù),有效提高三維人體動(dòng)畫(huà)的制作效率及水平。在對(duì)人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行使用的過(guò)程中,往往需要明確的、具有獨(dú)立語(yǔ)義信息的人體運(yùn)動(dòng)片段,因此如何對(duì)復(fù)雜的、具有多個(gè)語(yǔ)義動(dòng)作的長(zhǎng)人體運(yùn)動(dòng)序列進(jìn)行分割,從而獲取具有獨(dú)立語(yǔ)義信息的運(yùn)動(dòng)片段成為人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)處理算法中一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。本文主要是對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的分割技術(shù)進(jìn)行研究,具體研究工作如下:1.提出了一種基于度量MDS和斜交空間距離的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)分割方法。首先對(duì)原始序列進(jìn)行多維尺度分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)高維原始數(shù)據(jù)到低維空間的映射,然后在低維空間中劃出指定窗口,計(jì)算指定窗口中數(shù)據(jù)到前一片段各幀之間的斜交空間距離,并通過(guò)對(duì)斜交空間距離進(jìn)行相似性檢測(cè)得到最終的分割點(diǎn),從而獲得具有獨(dú)立語(yǔ)義的運(yùn)動(dòng)片段。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該分割方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉序列的分割,且與傳統(tǒng)算法相比,準(zhǔn)確率有一定的提升。2.提出了一種基于信息熵特征選擇和k均值聚類的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)分割方法,該方法首先通過(guò)計(jì)算每一維度的信息熵,提取信息量較大的維度,使用度量MDS將提取出來(lái)的數(shù)據(jù)映射到低維空間,然后通過(guò)k均值聚類算法對(duì)低維數(shù)據(jù)進(jìn)行分類得到初始分割點(diǎn)集,最后進(jìn)行相似性檢測(cè)確定最終精確分割點(diǎn),從而得到了若干不同類型的運(yùn)動(dòng)片段。實(shí)驗(yàn)表明該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉序列的分割,且與其它算法相比,準(zhǔn)確率有一定的改進(jìn)。通過(guò)本文研究發(fā)現(xiàn),本文中采用的降維方法在將數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間的同時(shí)較好地保持了原始運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。此外本文分割算法對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的分割結(jié)果接近于手動(dòng)分割結(jié)果,誤分率較小,驗(yàn)證了本文方法的可行性與有效性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：180245