基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮.pdf

1、人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮在數(shù)據(jù)壓縮和人體運(yùn)動(dòng)分析中具有重要研究?jī)r(jià)值。隨著運(yùn)動(dòng)捕獲系統(tǒng)在體育運(yùn)動(dòng)分析、醫(yī)學(xué)理療、虛擬現(xiàn)實(shí)、動(dòng)畫(huà)制作、影視等商業(yè)應(yīng)用和研究領(lǐng)域的廣泛使用，眾多人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)占用了大量存儲(chǔ)空間，研究運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮能解決運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)問(wèn)題。近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)角色扮演游戲的興起，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)可用于生成人物角色動(dòng)畫(huà)，因此對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮能突破網(wǎng)絡(luò)帶寬瓶頸，提高游戲?qū)崟r(shí)交互性。
　　 本文針對(duì)人體運(yùn)動(dòng)視頻和三維運(yùn)動(dòng)捕獲數(shù)據(jù)兩種時(shí)間序列進(jìn)行了

2、壓縮研究。視頻序列包含了空間信息冗余和時(shí)間信息冗余，本文研究了視頻壓縮算法及技術(shù)框架，提出了一種新的六邊形塊匹配算法用于去除視頻中的時(shí)間信息冗余。基于視頻的人體運(yùn)動(dòng)分析一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究熱點(diǎn)，對(duì)人體運(yùn)動(dòng)建模是運(yùn)動(dòng)分析的關(guān)鍵步驟。通過(guò)分析各種運(yùn)動(dòng)建模方法，本文提出了有利于數(shù)據(jù)壓縮的基于三次樣條異步重采樣的運(yùn)動(dòng)模型，并應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮。在深入分析H.264壓縮技術(shù)框架和三角網(wǎng)格壓縮算法后，本文挖掘了人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)所固有的特點(diǎn)，根據(jù)人體運(yùn)

3、動(dòng)數(shù)據(jù)中的空間和時(shí)間信息冗余提出了人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮框架。本文研究成果如下：
　　 (1)提出了一種基于方向的內(nèi)搜索六邊形搜索算法。通過(guò)分析視頻中的信息冗余，研究了各種視頻壓縮算法，探索視頻的I、P、B幀編碼機(jī)制以及壓縮算法，針對(duì)去除視頻時(shí)間信息冗余的塊匹配算法，提出了一種基于方向的內(nèi)搜索六邊形搜索算法。本文研究發(fā)現(xiàn)兩幀圖像之間圖像子塊的相似度不僅與離塊匹配算法搜索中心的距離成線性關(guān)系，且與搜索方向相關(guān)。通過(guò)與國(guó)際上三種六邊形算法

4、進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)表明本文提出算法不論在壓縮比和畫(huà)面質(zhì)量，還是在搜索精度與速度上，都是一種適用于視頻壓縮的塊匹配算法。
　　 (2)建立了一種基于三次樣條的異步重采樣人體運(yùn)動(dòng)模型。探討了不同取值域下的人體運(yùn)動(dòng)建模方法，通過(guò)研究人體運(yùn)動(dòng)受到的主觀與客觀約束條件和挖掘運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了有利于數(shù)據(jù)壓縮的多路信號(hào)異步重采樣思想，理論上論證異步重采樣相對(duì)于同步重采樣更利于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮，并針對(duì)單個(gè)標(biāo)記點(diǎn)提出了基于三次樣條的自適應(yīng)重采樣算法。

5、通過(guò)壓縮實(shí)驗(yàn)分析了不同運(yùn)動(dòng)階段的數(shù)據(jù)可壓縮性，以及運(yùn)動(dòng)序列長(zhǎng)度對(duì)壓縮性能的影響。
　　 (3)提出了人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮框架，其能同時(shí)去除空間和時(shí)間信息冗余。分析三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)固有的空間信息冗余和時(shí)間信息冗余，采用視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)H.264的設(shè)計(jì)思想，提出了能同時(shí)去除空間和時(shí)間信息冗余的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮框架。通過(guò)研究數(shù)據(jù)降維算法PCA、KPCA、PPCA、PGA和CPCA，提出了自適應(yīng)PCA算法用于去除數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的

6、目的，同時(shí)分析了本文提出算法對(duì)數(shù)據(jù)的重構(gòu)能力。自適應(yīng)三次樣條異步重采樣算法與自適應(yīng)PCA算法組成了本文提出的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮框架的核心。實(shí)驗(yàn)表明本文提出的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮框架能有效實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮，解壓重構(gòu)毫不影響視覺(jué)效果。
　　 綜上所述，本文提出一種新的塊匹配算法用于視頻壓縮，設(shè)計(jì)了人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮框架，針對(duì)框架中去除時(shí)間和空間信息冗余這兩種核心技術(shù)，提出了自適應(yīng)三次樣條重采樣算法與自適應(yīng)PCA算法，取得很好的壓縮效果，數(shù)據(jù)