人体运动的非线性降维及新运动生成

• 作者: 于荣欢 冯晓萌 吴玲达 瞿师 魏迎梅
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动数据 非线性降维 自适应 核函数 运动生成
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与交互技术
• 页码范围: 1533-1538,1544
• 分类号: TP391
• 字数: 4392字
• 语种: 中文

摘要

为了提高现有运动数据的可重用性,生成更为丰富的新运动,提出快速自适应比例高斯过程隐变量模型,以及基于该模型的人体运动数据降维及运动生成方法.通过对运动数据进行统计学习,获得运动数据在隐空间的一个低维映射来实现非线性降维,同时获得了该运动的姿态空间的概率分布,其大小反映了该姿态的自然逼真程度；在给定末端约束条件下求取满足约束的、同时概率最大的姿态,并将其作为逆向运动学的解,克服了传统逆向运动学算法计算烦琐、效果不逼真的缺点.实验结果表明,该模型具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,同时能够自适应运动编辑的方向,有效地扩大运动的可编辑幅度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴玲达	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	89	937	16.0	26.0
3	瞿师	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	9	44	4.0	6.0
6	于荣欢	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	7	32	3.0	5.0
7	魏迎梅	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	34	248	10.0	14.0
8	冯晓萌	国防科学技术大学信息系统工程重点实验室	4	12	3.0	3.0