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摘要:
为了实现3维人体运动的有效合成,提出了一种基于非线性流形学习的3维人体运动合成框架及算法,并可应用于方便、快捷、用户町控的3维人体运动合成.该合成算法框架先采用非线性流形降维方法将高维运动样本映射到低维流形上,同时求解其本征运动语义参数空间的表达,然后将用户在低维运动语义参数空问中交互生成的样本通过逆向映射重建得到具有新运动语义特征的3维运动序列.实验结果表明该方法不仅能够对运动物理参数(如特定关节的运动位置、物理运动特征)进行较为精确的控制,还可用于合成具有高层运动语义(运动风格)的新运动数据.与现有运动合成方法比较,该方法具有用户可控、交互性强等优点,能够应用于常见3维人体运动数据的高效生成.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于非线性流形学习的3维人体运动合成
来源期刊 中国图象图形学报A 学科 工学
关键词 流形学习 运动合成 运动语义
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 "全国第6届智能CAD与数字娱乐学术会议"专栏
研究方向 页码范围 936-943
页数 8页 分类号 TP91.41
字数 6026字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖俊 浙江大学计算机学院人工智能研究所 17 267 9.0 16.0
2 魏宝刚 浙江大学计算机学院人工智能研究所 21 697 11.0 21.0
3 王宇杰 浙江大学计算机学院人工智能研究所 2 21 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
流形学习
运动合成
运动语义
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
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