本文關(guān)鍵詞：基于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分割的拉班舞譜自動(dòng)生成研究

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【摘要】：運(yùn)動(dòng)捕捉是一種用于準(zhǔn)確測量目標(biāo)物體運(yùn)動(dòng)狀況的技術(shù)。其中,運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)是由有標(biāo)識(shí)或無標(biāo)識(shí)的運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備捕捉并轉(zhuǎn)換為的BVH (Biovision Hierarchical Data)文件。它可以精確記錄層次結(jié)構(gòu)中每個(gè)關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角度，從而以數(shù)據(jù)形式描述動(dòng)作運(yùn)動(dòng)軌跡,但是不易于讀取和展示。相比于運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù),拉班舞譜是一種類似于音樂記譜中五線譜的動(dòng)作記譜法,它有著直觀、易讀、便捷等諸多優(yōu)勢�；谏鲜鰡栴},本文主要研究如何將運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為拉班舞譜,從而為我們民族民間傳統(tǒng)文化的保存、傳播和教學(xué)提供便利。本文的主要工作是建立運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)BVH文件自動(dòng)轉(zhuǎn)換為拉班舞譜的平臺(tái)。選擇BVH文件路徑、解析BVH文件、數(shù)據(jù)塊分割、姿態(tài)分析和平臺(tái)搭建是其中的主要流程。本文圍繞上述流程進(jìn)行了理論模型及實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的建設(shè),主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)建立了運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)采集和解析的模型。本文采用有標(biāo)識(shí)光學(xué)式運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備OptiTrack,經(jīng)過C3D文件格式的緩存最終轉(zhuǎn)換為BVH文件。根據(jù)四元組和歐拉角原理對(duì)BVH文件進(jìn)行解析,由關(guān)節(jié)層次結(jié)構(gòu)和相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度矩陣數(shù)據(jù)塊計(jì)算得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo),最終數(shù)據(jù)是行數(shù)與幀數(shù)相同,列數(shù)為78的矩陣塊。(2)提出了一種基于小波變換自動(dòng)計(jì)算節(jié)拍及起始點(diǎn),并采用梯度下降法進(jìn)行動(dòng)作的細(xì)分和整合的新分割方法。對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)閾值分割方法和降維聚類的分割方法創(chuàng)新應(yīng)用到拉班舞譜動(dòng)作分割。本文通過實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比,得出最優(yōu)算法。運(yùn)動(dòng)閾值分割的特征向量為末端節(jié)點(diǎn)相對(duì)于根節(jié)點(diǎn)的位置和速度；PPCA (Probabilistic PC A)是結(jié)合應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)新運(yùn)用PCA進(jìn)行降維后,再聚類的分割算法；基于節(jié)拍分割法是采用小波變換算法依據(jù)動(dòng)作復(fù)雜度確定小波尺度,對(duì)相對(duì)位置特征向量去噪,根據(jù)波峰波谷自動(dòng)計(jì)算動(dòng)作節(jié)拍和動(dòng)作起始幀,并利用節(jié)拍初始平均分割數(shù)據(jù),最后梯度下降法計(jì)算局部極值進(jìn)行動(dòng)作的細(xì)化和整合。最終分析比較三種分割方法,確定適合拉班舞譜的最優(yōu)分割方法。(3)采用一種基于劃分空間角度的姿態(tài)分析方法。首先，，該方法通過計(jì)算向量與坐標(biāo)軸的角度,根據(jù)角度大小判斷人體動(dòng)作方向和垂直軸方向的高度層次,確定該時(shí)間片段的姿態(tài)；其次,依據(jù)關(guān)節(jié)的語義分析和姿態(tài)的數(shù)據(jù)表達(dá)繪制舞譜符號(hào)并最終放置在相應(yīng)的三線譜表上。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：J721;TP391.41

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本文編號(hào)：1277688