本文關鍵詞：基于隱變量概率統(tǒng)計模型的人體運動形態(tài)估計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連大學》 2016年

基于度量MDS的人體運動捕捉數(shù)據(jù)分割研究

宋丹丹  

【摘要】：近年來,隨著計算機技術的飛速發(fā)展以及計算機圖形學等領域研究的不斷深入,三維人體動畫成為計算機動畫中的一個重要研究內容。人體運動捕捉技術通過記錄真實演員的肢體運動軌跡,可獲取真實、細膩的人體運動捕捉數(shù)據(jù),有效提高三維人體動畫的制作效率及水平。在對人體運動捕捉數(shù)據(jù)進行使用的過程中,往往需要明確的、具有獨立語義信息的人體運動片段,因此如何對復雜的、具有多個語義動作的長人體運動序列進行分割,從而獲取具有獨立語義信息的運動片段成為人體運動捕捉數(shù)據(jù)處理算法中一個亟待解決的問題。本文主要是對運動捕捉數(shù)據(jù)的分割技術進行研究,具體研究工作如下:1.提出了一種基于度量MDS和斜交空間距離的運動捕捉數(shù)據(jù)分割方法。首先對原始序列進行多維尺度分析,實現(xiàn)對高維原始數(shù)據(jù)到低維空間的映射,然后在低維空間中劃出指定窗口,計算指定窗口中數(shù)據(jù)到前一片段各幀之間的斜交空間距離,并通過對斜交空間距離進行相似性檢測得到最終的分割點,從而獲得具有獨立語義的運動片段。最后通過實驗驗證了該分割方法可以實現(xiàn)對運動捕捉序列的分割,且與傳統(tǒng)算法相比,準確率有一定的提升。2.提出了一種基于信息熵特征選擇和k均值聚類的人體運動捕捉數(shù)據(jù)分割方法,該方法首先通過計算每一維度的信息熵,提取信息量較大的維度,使用度量MDS將提取出來的數(shù)據(jù)映射到低維空間,然后通過k均值聚類算法對低維數(shù)據(jù)進行分類得到初始分割點集,最后進行相似性檢測確定最終精確分割點,從而得到了若干不同類型的運動片段。實驗表明該方法可以實現(xiàn)對運動捕捉序列的分割,且與其它算法相比,準確率有一定的改進。通過本文研究發(fā)現(xiàn),本文中采用的降維方法在將數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間的同時較好地保持了原始運動捕捉數(shù)據(jù)間的相關關系及拓撲結構。此外本文分割算法對運動捕捉數(shù)據(jù)的分割結果接近于手動分割結果,誤分率較小,驗證了本文方法的可行性與有效性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：大連大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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