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文檔簡介
1、近年來,運動捕獲技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電影動畫、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域,該技術(shù)按照一定的頻率捕獲表演者的運動軌跡,將每幀的運動信息保存起來,構(gòu)成了運動捕獲數(shù)據(jù)。目前的運動捕獲技術(shù)成本較高,需要專業(yè)的演員,使得一次捕獲得到的運動捕獲數(shù)據(jù)序列都較長,不便于數(shù)據(jù)存儲、檢索、編輯與合成,需要有準(zhǔn)確、高效的分割方法,對分割方法的研究已經(jīng)成為相關(guān)領(lǐng)域中一個重要研究方向。
基于捕獲數(shù)據(jù)的人體運動分割是指對長運動捕獲數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分割,得到若干不同運動類型的
2、運動片段,以方便數(shù)據(jù)存儲、檢索、編輯與合成等工作。
為了實現(xiàn)人體運動分割,首先對ASF/AMC格式的運動捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行了解析,詳細(xì)介紹了文件中各關(guān)鍵字及其內(nèi)容的含義,然后根據(jù)人體骨架模型,介紹了由捕獲數(shù)據(jù)得到連續(xù)幀運動的過程;最后介紹了表示運動信息的歐拉角和四元數(shù),以及兩者之間的關(guān)系,為特征提取打下基礎(chǔ)。
在分割方法的研究方面,首先研究了基于相似度查找的分割方法,通過將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四元數(shù)對數(shù)特征,在大量實驗的基
3、礎(chǔ)上,驗證了改進(jìn)后算法的分割準(zhǔn)確率高于原算法。
然后提出了一種改進(jìn)的基于開放式動態(tài)時間規(guī)整的人體運動分割方法,通過將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四元數(shù)對數(shù)特征,并利用主成分分析算法對運動數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,不僅提高了分割準(zhǔn)確率,還大大地提高了算法的計算效率,有效地實現(xiàn)了對原算法的改進(jìn)。
接著研究并實現(xiàn)了一種基于廣義模型和人體劃分索引圖的人體運動分割方法,通過將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四元數(shù)對數(shù)特征,并引入最大長度限制條件,使原方法的分
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