基于手繪草圖的三維人體運動檢索.pdf

1、最近幾年，運動捕獲技術得到了飛速的發(fā)展，由此，捕捉到的運動數(shù)據(jù)也被廣泛應用于電影特效、游戲、虛擬現(xiàn)實等。但是運動捕獲是一個耗時多耗費大的的過程，所以就需要一些易操作、高效、準確的運動檢索技術來從已有的包含大量運動的數(shù)據(jù)庫中檢索出想要的運動，再者運動生成、運動編輯等這些操作也需要運動檢索技術來重用運動數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。
　　鑒于此，本文提出了一種基于手繪草圖的三維人體運動檢索方法。用戶可以使用鼠標或者畫板手繪幾個運動的二維關鍵幀，以這

2、些關鍵幀作為輸入，該方法可以實時的返回相似的運動給用戶。為了處理手繪二維pose和數(shù)據(jù)庫中三維運動的匹配，本文對數(shù)據(jù)庫中的三維關鍵幀進行投影，接著對這些二維投影pose提取特征。為了提高檢索的效率，本文還提出了一種改進的k-d樹方法對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特征進行索引。運用本文提出的逐幀檢索算法以及基于Motion Graph的運動合成技術，文章中提出的方法可以準確的檢索出用戶需要的運動。
　　本文提出了兩種特征來表達二維的投影pose以

3、及手繪關鍵幀草圖:肢體方向特征（Limb Direction特征，簡稱LD特征）和二維幾何pose描述子(2D Geometric PostureDescriptor，簡稱2GPD特征)。這兩個特征都能夠較好表征二維的投影pose以及手繪關鍵幀草圖，對于高維度的2GPD特征，本文提出了一種基于Laplacian Score的半監(jiān)督特征選擇算法來從2GPD中選擇出具有高判別性的子特征，這大大提高了檢索的效率。
　　這種手繪草圖的輸入