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基于隐空间的运动捕获数据自动分割
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2011.8.8
  • 页码:3128-3130
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学信息系统工程重点实验室,长沙410073, [2]装备指挥技术学院,北京101400
  • 相关基金:国家“863”计划资助项目(2009AA01Z335); 国家自然科学基金资助项目(61070140)
  • 相关项目:基于机器学习的运动捕获数据分析与重用技术研究
中文摘要:

提出一种运动捕获数据自动分割方法。利用高斯过程隐变量模型对运动捕获数据进行降维,将其从高维观察空间映射到低维隐空间;在隐空间中构造运动特征函数,该函数具有结构简单、对所有关节敏感等优点,通过分析运动特征函数几何特征的变化,探测运动捕获数据的分割点,实现运动自动分割。实验结果表明,该方法具有较高的准确度和较好的普适性。

英文摘要:

This paper proposed an automatic segmentation technique for motion capture data.It reduced the dimension of motion capture data with Gaussian process latent variable models,mapped the motion capture data from high-dimensional observation space to low-dimensional latent space.Construced motion character function in latent space,which had much excellence such as simple construction,sensitive to all joints,and so on.By analyzing geometry character of motion character function,it could detect the segmentation point in motion capture data,and segment the motion.Experiments show that this technique has high correct rate and well adaptation.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049