

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)能夠較好地保存運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié)并真實(shí)地記錄人體運(yùn)動(dòng)的軌跡,已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、三維游戲、影視特效等眾多領(lǐng)域。隨著運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)庫(kù)中運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng),如何對(duì)人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理有效的分析已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。運(yùn)動(dòng)分析的主要目的是為了更好的理解與描述運(yùn)動(dòng)的過(guò)程,以便對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與重用。
本文針對(duì)運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù),對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)行為分割、運(yùn)動(dòng)模板提取計(jì)算與運(yùn)動(dòng)行為識(shí)
2、別等運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行了研究。本論文的主要研究工作包括:
在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)行為分割方面,提出了一種新的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的字符串表示方法,將高維的人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)序列表示成字符串的形式。該方法將人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)視為高維的數(shù)據(jù)點(diǎn)集,使用基于密度的聚類方法進(jìn)行聚類,并用字符表示所得類別;通過(guò)時(shí)序恢復(fù)處理,將聚類所得的字符表示的高維數(shù)據(jù)點(diǎn)集按照原始運(yùn)動(dòng)序列的時(shí)序進(jìn)行重新排序,得到原始運(yùn)動(dòng)捕捉序列對(duì)應(yīng)的字符串,該字符串被稱為行為串(Behavi
3、or String,簡(jiǎn)稱BS);通過(guò)對(duì)行為串進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)序列的行為分割以及提取出各種行為所對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)周期。
在運(yùn)動(dòng)模板提取計(jì)算方面,對(duì)原始關(guān)系特征進(jìn)行改進(jìn),并實(shí)現(xiàn)了一種基于改進(jìn)關(guān)系特征的運(yùn)動(dòng)模板的提取計(jì)算方法。該方法根據(jù)人體關(guān)節(jié)與空間幾何的關(guān)系提出一個(gè)關(guān)系特征矩陣來(lái)描述人體各個(gè)關(guān)節(jié)的空間位置關(guān)系,將同類別運(yùn)動(dòng)行為的關(guān)系特征矩陣通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整(Dynamic Time Warping,簡(jiǎn)稱DTW)的方法進(jìn)行
4、時(shí)間軸對(duì)齊,并記錄DTW的時(shí)間變形過(guò)程,將對(duì)齊后的矩陣求均值并根據(jù)所記錄的時(shí)間變形過(guò)程進(jìn)行反變換,最后進(jìn)行量化得到該類別運(yùn)動(dòng)行為對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)模板。
在運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別方面,提出了一種基于運(yùn)動(dòng)模板的運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別方法,能夠?qū)υ歼\(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行行為分割所得到的運(yùn)動(dòng)片段自動(dòng)進(jìn)行行為識(shí)別。該方法根據(jù)待識(shí)別的運(yùn)動(dòng)序列對(duì)應(yīng)的人體骨架模型中根節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡將其分為根節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)和根節(jié)點(diǎn)靜止兩類,基于DTW方法將待識(shí)別的運(yùn)動(dòng)序列依次與不同運(yùn)動(dòng)行為的運(yùn)動(dòng)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的人體運(yùn)動(dòng)編輯與合成技術(shù)研究.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的人體運(yùn)動(dòng)合成.pdf
- 人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的行為分割與運(yùn)動(dòng)分析.pdf
- 人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的檢索.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的三維人體運(yùn)動(dòng)合成.pdf
- 11436.基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的人體運(yùn)動(dòng)分割和標(biāo)注技術(shù)
- 基于動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)的人體運(yùn)動(dòng)合成研究.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的人體行為分割與運(yùn)動(dòng)檢索.pdf
- 基于人體運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)編輯技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 運(yùn)動(dòng)捕捉及運(yùn)動(dòng)編輯技術(shù)研究.pdf
- 基于人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)自動(dòng)生成拉班舞譜的研究.pdf
- 基于人體模型構(gòu)建的無(wú)標(biāo)識(shí)運(yùn)動(dòng)捕捉關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于視頻的人體運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng).pdf
- 人體三維運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)失真恢復(fù)研究.pdf
- 基于Xsens MVN慣性運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)裝備的人體運(yùn)動(dòng)特性研究.pdf
- 基于降維技術(shù)的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)分析與合成.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的人體行為分割與行為語(yǔ)義標(biāo)注.pdf
- 基于人體運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)的高維時(shí)間序列模式挖掘算法的研究.pdf
- 基于視頻的人體上肢運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)研究.pdf
- 基于雙目視覺(jué)的人體運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論