面向拉班舞譜自動生成的運動捕捉數(shù)據(jù)分割研究.pdf

1、拉班舞譜是一種科學的符號記譜法，類似于音樂中的樂譜，廣泛應用于記錄人體動作，運動捕捉數(shù)據(jù)則是以數(shù)字化的形式記錄人體動作。前者比較直觀、形象。但難于繪制。后者易于獲取，但過于抽象。因此，本論文的主要工作就是利用獲取的運動捕捉數(shù)據(jù)，通過計算機軟件平臺實現(xiàn)拉班舞譜的自動生成。將其應用于我國民族舞蹈的傳承保護、動作制作等方面。
　　本文主要研究面向拉班舞譜自動生成的運動捕捉數(shù)據(jù)分割算法，主要工作及創(chuàng)新點如下:
　　(1)獲取運動捕捉

2、數(shù)據(jù)。通過運動設備采集三維人體運動捕捉數(shù)據(jù)，生成BVH文件。分別對文件中的關節(jié)語義定義部分、數(shù)據(jù)記錄部分進行解析處理。采用四元組表示關節(jié)語義信息，并將數(shù)據(jù)區(qū)歐拉角表示的方位信息轉(zhuǎn)換成位置坐標。
　　(2)建立人體動作標準庫。為統(tǒng)計分割準確率，通過手工切割建立人體動作標準庫，客觀評價數(shù)據(jù)處理效果。目前標準庫中主要包含人體四肢動作，仍需后續(xù)完善。
　　(3)為提高運動捕捉數(shù)據(jù)分割的準確性，提出基于速度閾值的改進分割算法、基于概率

3、核主成分分析(PPCA+KPCA)的分割算法、基于特征耦合的分割算法。第一種分割算法是在基于速度閾值分割算法的基礎上，加入濾波處理，降低噪聲干擾;第二種分割算法是基于聚類降維的思想，將PPCA(Probabilistic PCA)和KPCA(Kernel PCA)算法融合處理，達到降維、降噪的目的;第三種算法對速度閾值分割處理后的特征曲線，加入節(jié)奏信息進行規(guī)整處理。通過與標準庫中數(shù)據(jù)作比較，統(tǒng)計分割準確率，得到適用于運動捕捉數(shù)據(jù)分割的最