三维运动测量数据的分析与识别

【摘要】近年来,在计算机动画领域,三维运动测量数据的分析与识别逐渐成为一个研究热点,如何描述运动捕获数据的有效特征,并将待查询动作识别出来,以及如何提高待查询动作的识别率,已经成为三维人体动画的关键问题。论文在已有研究的基础上,对三维运动捕获数据的分析与识别等问题进行了深入研究,提出了一种新的运动捕获数据分析与识别方法。在简述了运动捕获数据检索基本原理的基础上,系统地分析了运动数据参数化和相似性度量算法。在上述基础上,建立了基于相关反馈学习的三维运动检索分析及识别框架。总体来说,论文在以下方面开展了研究工作：(1)构建了基于分类的人体动作数据库,为分析与识别算法构建及性能检测奠定了基础。在国际通用的CMU运动捕获数据库基础上,通过聚类等分析获得了测试用运动数据库,为进一步运动分析、运动匹配及算法性能评估奠定基础；(2)在分类动作数据库基础上,对几种常见运动特征描述进行了性能对比及分析,为合理选用运动描述符奠定了基础。针对各种运动描述符的优缺点进行了分析,通过比较实验寻找一种合适的动作描述的方法；(3)针对初始动作数据维数高、处理效率低等问题,提出了应用聚类方法进行数据降维的思想。通过对几种常见的数据降维方法的比较,寻找到一种合适的聚类算法来提取运动模式,从而大大的提高了运动描述的效率；(4)基于对多个运动描述及匹配方式的分析,提出了一种基于四元数描述和EMD的人体运动捕获数据检索方法,以用于运动数据的分析。提出的方法在国际标准运动数据库的实验结果表明该方法识别精度高,稳定性好；(5)提出了一种基于反馈学习的运动捕获数据检索算法,进一步提高了复杂运动的检索识别率。本文对这种算法进行大量试验,并对结果进行了分析,实验结果表明了该系统的效率及可行性。
【作者】李俊芳；
【导师】肖秦琨；
【作者基本信息】西安工业大学，检测技术与自动化装置，2014，硕士
【关键词】运动捕获数据；四元数；K-Ineans；EMD；反馈学习；动作检索；

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