检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第8期35卷 1184-1196页

作者：胡文玉朱雪芳易云赣南师范大学数学与计算机科学学院赣州341000 江西环境工程职业学院通讯与信息学院赣州341000

结合人体运动数据的低秩性、噪声稀疏性和时序稳定性,将人体运动捕获数据恢复问题建模为低秩矩阵填充问题.不同于传统方法采用核范数作为矩阵秩函数的凸松弛,引入了非凸的矩阵Capped核范数(CaNN).首先,建立基于CaNN正则化的人体运动捕... 详细信息

结合人体运动数据的低秩性、噪声稀疏性和时序稳定性,将人体运动捕获数据恢复问题建模为低秩矩阵填充问题.不同于传统方法采用核范数作为矩阵秩函数的凸松弛,引入了非凸的矩阵Capped核范数(CaNN).首先,建立基于CaNN正则化的人体运动捕获数据恢复模型;其次,利用交替方向乘子法,结合截断参数自适应学习与(逆)离散余弦傅里叶变换对模型进行快速求解;最后,在CMU数据集和HDM05数据集上,将CaNN模型与经典的TSMC,TrNN,IRNN-Lp和TSPN模型进行对比实验.恢复误差和视觉效果比较结果表明,CaNN能够有效地对失真数据进行恢复,且恢复后的运动序列与真实运动序列逼近度较高.

关键词：运动捕获低秩结构矩阵填充 Capped核范数交替方向乘子法

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运动串:一种用于行为分割的运动捕获数据表示方法

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计算机研究与发展 2008年第3期45卷 527-534页

作者：杨跃东王莉莉郝爱民北京航空航天大学虚拟现实新技术教育部重点实验室北京100083

运动数据的行为分割是运动捕获过程中非常重要的一环.针对现有分割方法的不足,提出了一种可用于行为分割的运动数据表示方法,并基于该表示实现了数据的行为分割.运动数据经过谱聚类(spectral clustering)、时序恢复和最大值滤波法(max f... 详细信息

运动数据的行为分割是运动捕获过程中非常重要的一环.针对现有分割方法的不足,提出了一种可用于行为分割的运动数据表示方法,并基于该表示实现了数据的行为分割.运动数据经过谱聚类(spectral clustering)、时序恢复和最大值滤波法(max filtering)后生成一个字符串,该字符串称为运动串,然后采用后缀树(suffix tree)分析运动串,提取出所有静态子串和周期子串,对这些子串进行行为标注,从而实现运动数据的行为分割.实验表明,基于运动串的分割具有较好的鲁棒性和分割效果.

关键词：运动捕获运动编辑运动分割运动串滑窗距离谱聚类

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从运动捕获数据中提取关键帧

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计算机辅助设计与图形学学报 2004年第5期16卷 719-723页

作者：沈军行孙守迁潘云鹤浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310027

在四元数表示下导出了两个旋转之间差异的一种简单形式 ,将人体各关节上总的旋转变化作为帧间距 ,设计了一种从运动捕获数据中提取关键帧的高效算法通过向量的线性插值和四元数的球面线性插值重建了原始动画实验表明 ,该算法具有很好... 详细信息

在四元数表示下导出了两个旋转之间差异的一种简单形式 ,将人体各关节上总的旋转变化作为帧间距 ,设计了一种从运动捕获数据中提取关键帧的高效算法通过向量的线性插值和四元数的球面线性插值重建了原始动画实验表明 ,该算法具有很好的数据压缩效果。

关键词：关键帧计算机动画运动编辑运动捕获四元数

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基于几何特征的人体运动捕获数据分割方法

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系统仿真学报 2007年第10期19卷 2229-2234页

作者：杨跃东王莉莉郝爱民封春升北京航空航天大学虚拟现实新技术教育部重点实验室北京100083

运动捕获在虚拟仿真中被广泛使用,为了实现捕获数据的自动分割,提出了一种基于几何特征的分割方法,将人体运动数据分割为具有特定语义的运动片断,以及连接语义片断的过渡片断。首先选择一组几何特征,然后通过PCA法构造出用于分割的综合... 详细信息

运动捕获在虚拟仿真中被广泛使用,为了实现捕获数据的自动分割,提出了一种基于几何特征的分割方法,将人体运动数据分割为具有特定语义的运动片断,以及连接语义片断的过渡片断。首先选择一组几何特征,然后通过PCA法构造出用于分割的综合特征函数和对应的评价函数;最后对特征函数进行归一化、低通滤波和幅度跳变检测,检测出所有的语义片断,从而实现对运动数据的分割。实验表明,该方法具有较好的分割效果,有助于提高运动捕获的效率。

关键词：运动捕获运动编辑运动分割几何特征 PCA

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基于分层曲线简化的运动捕获数据关键帧提取

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计算机辅助设计与图形学学报 2006年第11期18卷 1691-1697页

作者：杨涛肖俊吴飞庄越挺浙江大学计算机科学与技术学院人工智能研究所杭州310027

引入骨骼夹角作为运动特征,并以此确定候选关键帧;采用分层曲线简化算法精选候选关键帧获得最终关键帧集合;通过对算法参数自适应调节,以满足不同压缩率要求·实验结果表明:该算法具有良好的数据压缩效果及较强的运动概括能力,并在... 详细信息

引入骨骼夹角作为运动特征,并以此确定候选关键帧;采用分层曲线简化算法精选候选关键帧获得最终关键帧集合;通过对算法参数自适应调节,以满足不同压缩率要求·实验结果表明:该算法具有良好的数据压缩效果及较强的运动概括能力,并在一定程度上保证了同类相似运动间关键帧集合的一致性·

关键词：关键帧运动捕获特征表示分层曲线简化

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虚拟操作仿真环境中基于运动捕获的虚拟人实时控制技术

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计算机集成制造系统 2013年第3期19卷 523-528页

作者：邱世广周德吉范秀敏武殿梁上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 上海市网络化制造与企业信息化重点实验室上海200030

为了提高复杂产品装配、拆卸操作仿真中虚拟人的驱动精度且满足交互实时性,在分析影响虚拟人实时驱动精度因素的基础上,系统地提出虚拟操作仿真环境中满足虚拟人实时驱动精度的解决方案及其关键技术。针对真人与虚拟人的尺寸差异影响驱... 详细信息

为了提高复杂产品装配、拆卸操作仿真中虚拟人的驱动精度且满足交互实时性,在分析影响虚拟人实时驱动精度因素的基础上,系统地提出虚拟操作仿真环境中满足虚拟人实时驱动精度的解决方案及其关键技术。针对真人与虚拟人的尺寸差异影响驱动精度的问题,提出基于关节旋转信息,采用动态约束方式建立虚拟人实时运动控制模型,实现了个性化人体的驱动;针对实时驱动过程中驱动噪声导致人体动作失真进而影响驱动精度的问题,提出以人体关节极限角度和设置前后关键帧关节角度变化幅值为判断准则,对驱动噪声进行过滤;随后引入灰色系统理论建立驱动噪声补偿模型,实现对被过滤掉的缺失数据进行在线补偿。以某型发动机的虚拟装配为例,分析交互装配过程中虚拟人的实时驱动精度,结果表明上述方案满足驱动精度要求和交互实时性要求。

关键词：虚拟人运动控制运动捕获驱动精度仿真发动机

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运动捕获数据的检索和分割技术研究

运动捕获数据的检索和分割技术研究

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作者：吕娜山东大学

学位级别：博士

在运动捕获技术不断进步的推动下,运动捕获数据大量生成,并广泛应用于像影视制作、视频游戏开发、交互虚拟现实、计算机辅助医学诊断等很多领域。但现在运动捕获设备比较昂贵,完成一次动作捕获需要请专业的演员表演,捕捉过程比较耗时,... 详细信息

在运动捕获技术不断进步的推动下,运动捕获数据大量生成,并广泛应用于像影视制作、视频游戏开发、交互虚拟现实、计算机辅助医学诊断等很多领域。但现在运动捕获设备比较昂贵,完成一次动作捕获需要请专业的演员表演,捕捉过程比较耗时,成本较高。为了高效地浏览和重用已存在的数据,计算机动画研究人员逐渐将研究重点转移到如何对已有的三维人体运动捕获数据进行分析、检索与分割上。目前,大多数运动捕获检索算法都工作在全身运动数据之上,而且假设运动数据是由具有相同骨架结构和关节标注的运动物体捕获得到。然而,世界上不同的运动捕获系统可能采用不同的标记点粘贴方式、不同的骨架结构或关节标注。因此,本文针对包含不同运动对象、不同标记点粘贴方式的异质运动数据库,提出一个通用的基于内容的运动捕获数据检索算法。为了方便捕获,原始的运动捕获数据通常是包含多个简单运动类型的长运动序列,不便于数据的存储、检索和重用。为此,本文提出了两种运动捕获数据的自动分割算法。本文的主要工作和创新点包括： 1.提出了一种基于内容的运动捕获数据通用检索算法我们提出并构建了一种创新性的运动数据描述符——运动签名。它以统计学的角度描述了一个运动捕获数据序列的高层次和低层次形态学和运动学特征。然后通过比较查询样例和数据库中所有运动数据的运动签名之间的加权距离来完成基于内容的检索任务。为最大化查询性能,我们为数据库中的每种运动类型通过有偏判别分析预先学习一套运动特征权重；在运行时,根据用户的查询样例,自适应地选择一套特征权重。在实验中,我们的算法在不同的运动捕获数据集和不同的检索评价标准下,均取得了很好的检索效果。 2.提出了一种基于图割模型的运动捕获数据分割算法为更好的重用运动捕获数据,长运动捕获数据序列需要被分割为多个简单运动类型的运动片段。我们提出了一种基于图割模型的运动捕获数据分割算法。运动序列中的每一帧被看作是无向加权图中的一个结点,图中边的权重是此边所连接的两个结点所对应的帧的相似度。优化的分割结果通过图割算法来获得,它使得每个子图中的结点之间相似度很高,而属于不同子图的结点之间相似度很低。在为每一帧计算分割代价值之后,原来高维的运动捕获时间序列就转化为一维的分割代价曲线。我们在这条曲线上应用双阈值分割检测策略来检测分割点。实验表明我们的算法取得了不错的分割结果。 3.提出了一种基于遗传优化的运动捕获数据分割算法为解决运动数据的存储和重用问题,我们提出一种基于遗传优化的运动捕获数据分割算法。对于一段给定的运动捕获数据序列,我们通过非监督的稀疏学习将其转换成一个字符序列。在字符序列上应用字符串分析方法,我们识别出一些简单的运动模式,并对应找到一组候选的分割点。我们将每个候选分割点用一个基因进行表示,每种分割方法对应一条染色体,经过遗传算法的优化,获得最终的分割点。实验中,与近年来有代表性的分割算法进行比较,我们的算法无论是分割的准确性还是执行效率都取得了很好的成绩。

关键词：计算机动画运动捕获运动检索运动分割

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人体运动捕获数据的重用技术综述

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数据采集与处理 2017年第1期32卷 1-16页

作者：孙怀江夏贵羽张国庆封磊南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

人体运动捕获数据作为一种新型的多媒体数据,因其高度的逼真性,已经在多个领域得到了广泛的应用。但运动捕获设备的高昂价格导致运动捕获数据使用的成本过高,所以运动重用技术就成为解决这一问题的有效手段。可是运动捕获数据复杂的结... 详细信息

人体运动捕获数据作为一种新型的多媒体数据,因其高度的逼真性,已经在多个领域得到了广泛的应用。但运动捕获设备的高昂价格导致运动捕获数据使用的成本过高,所以运动重用技术就成为解决这一问题的有效手段。可是运动捕获数据复杂的结构和特性给运动重用带来了很大的挑战,尽管已经过多年的研究,但仍然有很多尚未解决的问题,需要研究人员更多的关注和研究投入。本文针对运动重用过程中各个环节的重要技术,从研究的意义、问题的难点、现有方法思路及使用的模型等多个角度进行了介绍,并针对一些具有代表性的方法做了较为详细的描述。最后总结了现有运动捕获数据重用技术的研究进展,展望了未来的发展趋势。本文旨在引起人们对该领域的深入思考,并为以后的研究提供有价值的参考。

关键词：人体运动计算机动画运动捕获运动重用机器学习

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运动捕获系统中标记点自动初始化方法

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微电子学与计算机 2012年第2期29卷 81-85页

作者：雷伍琴郑江滨蔡里宁西北工业大学陕西省语音与图像信息处理重点实验室中国人民解放军61938部队

基于辅助标记点的多摄像机运动捕获系统,往往需要在运动捕获初始阶段手工建立各标记点与关节点的对应关系.为了减少初始化阶段繁琐的手动标记工作,提出一种标记点自动初始化方法.首先预定义表演者初始姿态,利用PCA算法分析出人体主轴,... 详细信息

基于辅助标记点的多摄像机运动捕获系统,往往需要在运动捕获初始阶段手工建立各标记点与关节点的对应关系.为了减少初始化阶段繁琐的手动标记工作,提出一种标记点自动初始化方法.首先预定义表演者初始姿态,利用PCA算法分析出人体主轴,结合人体骨架模型,使标记点与各关节点关联,再将带有关节信息的标记点进行三维重构,通过反投影到各个视角完成所有点的初始化.实验结果表明,该方法能够准确地标识出各个标记点,完成标记点的自动初始化.

关键词：运动捕获标记点识别自动初始化人体骨架模型

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运动捕获中的标志点在线标算法研究

运动捕获中的标志点在线标算法研究

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作者：费心宇中国科学院研究生院

学位级别：硕士

三维运动捕获技术已被广泛应用于创建高质量的人体动画,目前,很多沉浸式虚拟现实应用,如虚拟装配操作训练、虚拟维修训练等,需要实时采集并重建人体运动信息,常用的商业光学运动捕获系统能够实时的捕获并输出没有名字标识的三维标志点数... 详细信息

三维运动捕获技术已被广泛应用于创建高质量的人体动画,目前,很多沉浸式虚拟现实应用,如虚拟装配操作训练、虚拟维修训练等,需要实时采集并重建人体运动信息,常用的商业光学运动捕获系统能够实时的捕获并输出没有名字标识的三维标志点数据,能否准确的标注标志点决定了重建运动的质量,但已有的标注算法和商业软件在处理实时捕获的包含鬼点和丢失标志点的数据时容易混淆不同部位的标志点,产生错误的结果,在此基础上重建出的人体运动往往是不精确的甚至是不合理的,极大的破坏系统的真实感与沉浸感。另一方面,由于人体在运动过程中的遮挡和自遮挡现象,会导致运动捕获数据出现标志点的丢失甚至长期丢失,这些丢失的标志点不仅会为人体运动的重建带来困难和不准确因素,还会影响后续标志点标注的精确性。因此,准确的在线恢复丢失标志点的位置,对标志点在线标注以及实时人体运动重建至关重要。\n 本文以提高实时重建的人体运动数据质量为目的,研究了标志点的在线标注技术和丢失标志点的在线恢复技术。取得的主要研究成果如下:\n (1)提出了一种基于柔性图匹配模型的标志点在线标注算法,本算法能够准确的标注包含鬼点和丢失标志点的运动捕获点集序列。\n 人体是一个复杂的多刚体链式结构,所有标志点的集合不满足几何不变性约束,但各标志点间又非完全独立。已有的标注工作大多没有建立能描述标志点集内部结构的模型,针对这一问题,本文首次引入图匹配理论来求解运动捕获标志点在线标注问题,将标志点标注问题转化为一个组合优化问题,通过计算匹配代价的最小值得到标注结果。区别于已有的图匹配技术,利用筛选出的候选点,我们将边匹配代价有效的融入了点匹配代价中,能在计算匹配代价时同时考虑点以及与该点相连的边构成的局部几何结构,借助匈牙利算法我们可以快速计算这一柔性图匹配模型的全局最优匹配,克服了已有的方法只能求得近似解的缺陷。实验结果表明,本文方法的标注准确率高于已有技术,即使在处理包含90%的噪声数据或30%的丢失标志点数据时,本文方法的标注准确率也保持在98%以上。\n (2)提出了一种基于表演者骨骼模型和姿态约束的丢失标志点位置在线恢复的优化算法。\n 由于光学运动捕获系统中的遮挡和自遮挡现象,不可避免的会发生标志点的丢失情况。如丢失标志点没有得到准确的恢复,不仅会影响当前重建运动的质量,还会影响到后续的标注结果。传统的线性动态系统仅考虑了运动数据本身体现的运动特性,得到的结果往往与人体结构或者人体姿态不符。为此,本文在线性动态系统预测结果的基础上,加入人体骨骼模型以及姿态的约束,通过优化的方法得到当前的人体姿态及标志点间的相对位置,再利用刚体约束准确恢复出标志点的空间位置。实验结果表明,在保证人体末端数据可见的前提下,本文方法能够在标志点大量且长期丢失的情况下准确的在线恢复出丢失标志点的三维位置,重建出的人体运动数据具有良好的视觉直观效果,相对于ViconiQ的离线处理结果,本文方法在丢失标志点的恢复误差上平均降低了46%。\n (3)基于前两点的研究成果,实现了鲁棒的在线人体运动重建方法,此方法能根据包含鬼点和丢失标志点的原始运动捕获数据实时在线的重建出高质量的人体运动。\n 基于准确的标志点在线标注技术和丢失标志点在线恢复技术,本文实现了鲁棒的在线人体运动重建方法,解决了已有的在线人体运动重建技术精度不高的问题。实验结果表明,相对于已有的商业运动捕获软件和基于其他标注算法的运动重建方法,本文方法能够显著的提高实时重建人体运动的质量。

关键词：运动捕获图匹配人体运动重建丢失标志点恢复在线标算法

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