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摘要:
低秩分解可以有效地应用于运动检索中,然而目前有些方法是针对每个运动单独分解,在分解算法层次上忽略了不同运动之间的相关性.为此,提出一种在数据库上的低秩分解算法,在数据库中所有运动共享一组基,并加入稀疏约束得到运动数据的有效表示;提出一种合理的运动数据构成方式,得到优化目标方程,并给出相应的优化解法,证明了其收敛性.采用文中的分解算法,每个运动被低秩表示成一个基和一个时序向量,由于不同的运动共享一组基,因此该算法具有更好的聚类效果,即相似运动倾向于选择相同的基.实验结果表明,文中算法在运动检索应用上是有效的,并讨论了不同参数设置对检索结果的影响.
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文献信息
篇名 运动秩1分解及其在运动检索中的应用
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 低秩稀疏分解 运动数据库分解 四元数分解 运动检索
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 虚拟现实与交互技术
研究方向 页码范围 1582-1588
页数 7页 分类号 TP391
字数 5764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 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
2 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
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研究主题发展历程
节点文献
低秩稀疏分解
运动数据库分解
四元数分解
运动检索
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
15
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