人体运动捕获数据的向量空间建模与检索

• 作者: 孙怀江 李斌 祝铭阳 蓝荣祎 连荷清
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动捕获数据 运动检索 向量空间模型 关键姿势提取 相似传播
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与人机交互
• 页码范围: 1357-1364
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7013字
• 语种: 中文

摘要

为了精确、高效地检索人体运动数据库,将三维人体运动捕获数据表示成类似于文本的形式,提出一种基于内容的运动检索方法.首先对人体上/下半身两部分数据分别提取关键帧,并进行相似传播聚类分析,获得数据中最具代表性的一组人体姿势,称之为运动词汇；然后将运动片段的每一帧都替换成运动词汇中与其最相近的姿势来构建运动文档,利用Bigram向量空间模型对人体运动进行检索.整个算法流程不需要人为干预,能够自动完成对已分割运动数据片段的索引.实验结果表明,与现有方法相比,文中方法具有更高的检索精度和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	南京理工大学计算机科学与技术学院	46	218	8.0	12.0
2	孙怀江	南京理工大学计算机科学与技术学院	81	1003	16.0	28.0
3	祝铭阳	南京理工大学计算机科学与技术学院	4	32	3.0	4.0
4	蓝荣祎	南京理工大学计算机科学与技术学院	5	42	4.0	5.0
5	连荷清	南京理工大学计算机科学与技术学院	2	19	2.0	2.0