基于MVU降維的捕捉數(shù)據(jù)自動分割

張奕++王科琪

摘 要隨著人體運(yùn)動捕捉技術(shù)的不斷發(fā)展，其在輔助訓(xùn)練，醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域有著越來越廣闊的前景。針對人工分割運(yùn)動序列錯誤率高，效率底下等缺點(diǎn)，提出了一種基于最大方差展開的非線性降維的運(yùn)動分割新方法。該方法包括以下幾個步驟：首先選定檢測窗口，對窗口內(nèi)的片段采用最大方差展開方法對進(jìn)行非線性降維，得到降維后的運(yùn)動序列以及殘差；然后在維度參數(shù)不變的情況下增大窗口區(qū)間，對其進(jìn)行降維，同時通過迭代特征值估計(jì)降低計(jì)算復(fù)雜度；最后根據(jù)殘差值的幅度跳變點(diǎn)衡量人體運(yùn)動序列的分割點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)，證明了該運(yùn)動分割方法在準(zhǔn)確率和召回率上均有良好的表現(xiàn)。

【關(guān)鍵詞】人體運(yùn)動分割 最大方差展開 殘差 迭代特征值

隨著運(yùn)動捕捉的不斷發(fā)展，其在電影電視，游戲動畫，虛擬現(xiàn)實(shí)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日新月異。在對運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)的處理中，運(yùn)動分割是尤為重要的一個環(huán)節(jié)。當(dāng)采集的人體運(yùn)動數(shù)據(jù)很多時，這些運(yùn)動都保存在人體運(yùn)動數(shù)據(jù)庫中，這時自動地對人體運(yùn)動捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動類型分割，將顯得極為重要。分割后的數(shù)據(jù)應(yīng)包含特有的行為語義，也就是說只具有一個行為類型。分割后的數(shù)據(jù)應(yīng)包含特有的行為語義，也就是說只具有一個行為類型。將運(yùn)動的捕獲數(shù)據(jù)C分割為C1、C2、……、Cm，每個分割點(diǎn)需要精確求解，同時可以得到分割段數(shù)m。

目前對運(yùn)動序列的分割方法主要可以分為兩種：人工參與操作的人工分割，無人工參與的自動分割。