基于量子粒子群优化算法的运动捕获数据关键帧提取

• 作者: 叶俊 孙怀江 杨涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 计算机动画 运动捕获数据 关键帧 量子粒子群
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2523-2527
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.08.070

摘要

关键帧提取是人体运动捕获数据分析与处理的重要研究内容,为此提出一种基于量子粒子群优化算法的运动捕获数据关键帧提取方法.量子粒子群优化算法具有较快的搜索能力,编码方式采用有序整数编码来保证搜索中运动序列的时序性.该方法既可以提取出确定数目的关键帧序列,也可以根据目标函数来提取关键帧序列.其中目标函数由重构误差和关键帧数目来定义,重构误差由原始运动与重构运动之间的平均帧间距离来度量.实验结果表明,该方法能够有效地从运动捕获数据中提取出具有最优重建误差的关键帧序列,并具有较好的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙怀江	南京理工大学计算机科学与工程学院	81	1003	16.0	28.0
2	杨涛	南京理工大学计算机科学与工程学院	6	20	3.0	4.0
3	叶俊	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	10	2.0	2.0