人體運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)的稀疏建模方法研究.pdf

1、在稀疏表示理論日臻完善的背景下，信號的稀疏表示逐漸引起了越來越多的研究學(xué)者的關(guān)注，并且被廣泛地應(yīng)用在了各個(gè)領(lǐng)域中。與此同時(shí)，以三維電影和游戲?yàn)榇淼臄?shù)字媒體產(chǎn)業(yè)逐漸興起，計(jì)算機(jī)動(dòng)畫技術(shù)有了很大的發(fā)展，成為學(xué)者們的研究熱點(diǎn)。由于人體運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)有其獨(dú)有的空間結(jié)構(gòu)和時(shí)間結(jié)構(gòu)，單純地使用現(xiàn)有的稀疏表示理論模型很難對運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，因此如何有效地使用稀疏表示理論對運(yùn)動(dòng)捕獲的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并對人體運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，以取得更好的

2、效果，是本文研究的主要目標(biāo)。本文的研究工作主要涉及以下三個(gè)方面內(nèi)容:
　　(1)基于稀疏表示的半監(jiān)督距離學(xué)習(xí)用于人體運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)的相似性度量。人體運(yùn)動(dòng)的檢索技術(shù)是運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)管理和重用過程中必需的環(huán)節(jié)。由于歐式距離難以度量兩個(gè)運(yùn)動(dòng)間的邏輯相似性，為此本文提出了一種基于稀疏表示的半監(jiān)督距離度量學(xué)習(xí)算法，利用帶標(biāo)記的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行訓(xùn)練來挖掘運(yùn)動(dòng)間的邏輯相關(guān)性，利用無標(biāo)記的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行訓(xùn)練能夠充分挖掘出運(yùn)動(dòng)間的潛在規(guī)律，用以學(xué)習(xí)得到運(yùn)動(dòng)間的馬氏距離度

3、量，從而判斷兩個(gè)運(yùn)動(dòng)的邏輯相似性來進(jìn)行運(yùn)動(dòng)的檢索。該方法能夠獲得較高的查詢精度，且沒有任何人工干預(yù)，可應(yīng)用于自動(dòng)檢索。
　　(2)基于多表示的聯(lián)合稀疏模型用于人體運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵幀提取。當(dāng)面對大量運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)的快速瀏覽不可或缺。本文將關(guān)鍵幀提取問題轉(zhuǎn)化為稀疏字典選擇問題，將多表示模型與聯(lián)合稀疏表示模型相結(jié)合，用以進(jìn)行關(guān)鍵幀提取。所提取的關(guān)鍵幀能夠包含原始運(yùn)動(dòng)中的大部分信息，并且由于稀疏性的存在，所得關(guān)鍵幀個(gè)數(shù)少。同時(shí)由于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)

4、是時(shí)序數(shù)據(jù)，引入三角約束，充分考慮到時(shí)序數(shù)據(jù)的局部相關(guān)性，提取的關(guān)鍵幀僅僅對其一定鄰域范圍內(nèi)的其他幀表示起到作用，關(guān)鍵幀中所包含的信息更加準(zhǔn)確。
　　(3)基于結(jié)構(gòu)稀疏主成分分析的人體運(yùn)動(dòng)合成。本文將結(jié)構(gòu)性稀疏與主成分分析相結(jié)合，提出了一種自動(dòng)獲取低維可理解運(yùn)動(dòng)參數(shù)的結(jié)構(gòu)性稀疏主成分分析模型，從而實(shí)時(shí)地生成符合用戶需求的逼真運(yùn)動(dòng)。結(jié)構(gòu)性稀疏語義參數(shù)化模型將各種獨(dú)立結(jié)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)屬性自然地提取出來，并關(guān)聯(lián)到不同的低維運(yùn)動(dòng)參數(shù)上，并極大降