基于隱空間的運動捕獲數據自動分割

摘要：提出一種運動捕獲數據自動分割方法。利用高斯過程隱變量模型對運動捕獲數據進行降維，將其從高維觀察空間映射到低維隱空間；在隱空間中構造運動特征函數，該函數具有結構簡單、對所有關節敏感等優點，通過分析運動特征函數幾何特征的變化，探測運動捕獲數據的分割點，實現運動自動分割。實驗結果表明，該方法具有較高的準確度和較好的普適性。