基于捕獲數(shù)據(jù)的人體運(yùn)動(dòng)分割方法研究.pdf

1、近年來(lái)，運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電影動(dòng)畫(huà)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，該技術(shù)按照一定的頻率捕獲表演者的運(yùn)動(dòng)軌跡，將每幀的運(yùn)動(dòng)信息保存起來(lái)，構(gòu)成了運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)。目前的運(yùn)動(dòng)捕獲技術(shù)成本較高，需要專(zhuān)業(yè)的演員，使得一次捕獲得到的運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)序列都較長(zhǎng)，不便于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索、編輯與合成，需要有準(zhǔn)確、高效的分割方法，對(duì)分割方法的研究已經(jīng)成為相關(guān)領(lǐng)域中一個(gè)重要研究方向。
　　基于捕獲數(shù)據(jù)的人體運(yùn)動(dòng)分割是指對(duì)長(zhǎng)運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分割，得到若干不同運(yùn)動(dòng)類(lèi)型的

2、運(yùn)動(dòng)片段，以方便數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索、編輯與合成等工作。
　　為了實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)分割，首先對(duì)ASF/AMC格式的運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)進(jìn)行了解析，詳細(xì)介紹了文件中各關(guān)鍵字及其內(nèi)容的含義，然后根據(jù)人體骨架模型，介紹了由捕獲數(shù)據(jù)得到連續(xù)幀運(yùn)動(dòng)的過(guò)程;最后介紹了表示運(yùn)動(dòng)信息的歐拉角和四元數(shù)，以及兩者之間的關(guān)系，為特征提取打下基礎(chǔ)。
　　在分割方法的研究方面，首先研究了基于相似度查找的分割方法，通過(guò)將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四元數(shù)對(duì)數(shù)特征，在大量實(shí)驗(yàn)的基

3、礎(chǔ)上，驗(yàn)證了改進(jìn)后算法的分割準(zhǔn)確率高于原算法。
　　然后提出了一種改進(jìn)的基于開(kāi)放式動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的人體運(yùn)動(dòng)分割方法，通過(guò)將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四元數(shù)對(duì)數(shù)特征，并利用主成分分析算法對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，不僅提高了分割準(zhǔn)確率，還大大地提高了算法的計(jì)算效率，有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)原算法的改進(jìn)。
　　接著研究并實(shí)現(xiàn)了一種基于廣義模型和人體劃分索引圖的人體運(yùn)動(dòng)分割方法，通過(guò)將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四元數(shù)對(duì)數(shù)特征，并引入最大長(zhǎng)度限制條件，使原方法的分