基于关节联动特征的运动捕获数据分割方法

• 作者: 代钦 张德园 石祥滨 赵林
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动捕获数据分割 关节联动 极坐标空间 主成分分析
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与可视化
• 页码范围: 2636-2641
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

运动捕获数据分割中,针对关节角度或关节点中心距离作为描述人体姿态的特征所存在的局限性,提出一种关节联动特征.该特征从人体运动学角度对人体关节之间的联动关系进进建模,将关节角度与关节点中心距离作为一组关节联动特征点转换到极坐标空间表示.通过计算任意时刻的人体姿态与初始时刻人体姿态的关节联动特征点的偏移量来描述人体姿态的变化.提取每一帧捕获数据的关节联动特征,并使用主成分分析方法对运动序列进行分割.对CMU人体运动捕获数据库的实验结果表明,使用该特征得到的运动捕获数据分割结果要优于使用关节角度或中心距离特征的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石祥滨	沈阳航空航天大学计算机学院	89	370	9.0	14.0
5	代钦	沈阳工程学院信息工程系	13	44	4.0	6.0
6	张德园	沈阳航空航天大学计算机学院	16	146	7.0	11.0
7	赵林	沈阳航空航天大学计算机学院	1	2	1.0	1.0