運動捕獲數(shù)據(jù)關鍵幀提取與檢索算法研究.pdf

1、隨著計算機動畫的快速發(fā)展，運動捕獲技術尤其是人體運動捕獲技術隨之興起，其在影視娛樂、科教生活以及工業(yè)軍事上都有重要應用。該技術的研究內(nèi)容主要包括運動捕獲性能提高，以及運動捕獲數(shù)據(jù)的編輯、分割、合成、壓縮、運動重建、檢索等。其中后者可以極大地提高運動捕獲數(shù)據(jù)的重用性，是近年來該領域研究的重點。
　　本文主要針對人體運動捕獲數(shù)據(jù)的關鍵幀提取和檢索兩種常見的數(shù)據(jù)處理操作，提出了一種新的基于重建誤差的關鍵幀提取算法和基于索引空間的運動捕獲

2、數(shù)據(jù)檢索算法。主要研究工作與內(nèi)容如下：
　　1.綜述了人體運動在三維空間中計算時需要用到的包括笛卡爾坐標系的多種坐標系統(tǒng)；人體關節(jié)運動中角位移的三種表示方法：旋轉(zhuǎn)矩陣、歐拉角和四元數(shù)，以及常見的計算、轉(zhuǎn)換等。
　　2.研究了以BVH格式為例的人體運動捕獲數(shù)據(jù)，深入解析了其數(shù)據(jù)的各部分定義、對應的常見人體骨骼關節(jié)定義，最后給出了將數(shù)據(jù)如何解析為在三維空間中的運動的計算和步驟。
　　3.提出了一種基于重建誤差最優(yōu)化的關鍵幀

3、提取方法。首先定義衡量關鍵幀重要性的重建誤差，而后逐幀提取關鍵幀并計算對應重建誤差，最終構(gòu)建出一條重建誤差曲線，最后，根據(jù)曲線確定最優(yōu)的壓縮率，同時提取出最優(yōu)化的關鍵幀序列。通過實驗對比可知，使用本文方法提取出的關鍵幀相對來說更具有代表性，有著良好的運動概括力。
　　4.提出了一種基于索引空間的運動捕獲數(shù)據(jù)檢索方法。首先對原始運動提取關鍵幀進行橫向降維，然后定義基于 Laban運動分析的特征，對運動片段提取特征進行縱向降維。接著以