可随机存取预测的人体姿态数据无损压缩方法

• 作者: 宋海玉 张明敏 潘志庚 王江 王鹏杰
• 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 无损压缩 角色动画 预测器 姿态压缩
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与交互技术
• 页码范围: 2222-2229
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7596字
• 语种: 中文

摘要

当前的人体运动无损压缩方法多是将人体姿态放入一个前后连续的预测空间, 使得当需要某一姿态时必须将其前预测空间的姿态全部处理完成, 增加了解压时间和内存占用. 针对这一问题, 提出一种预测器级可随机存取预测的人体姿态数据无损压缩方法. 该方法将组织良好的人体姿态集作为处理对象, 首先采用两步的聚类方法分层对人体动作及姿态进行归类整理, 整理后将相似的人体姿态聚集到一个数据预测空间; 然后提出一个带参的均值预测器对聚集姿态集中的当前姿态进行预测; 最后采用熵编码算法对预测值和真实值之间差值进行压缩编码, 得到压缩后的精简数据. 实验结果表明, 文中方法在解压缩时间及压缩比方面优于传统的方法; 在人体动画, 虚拟现实等需要实时获取精确运动数据的应用中具有广泛应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋海玉	大连民族大学计算机科学与工程学院	42	210	7.0	12.0
2	王鹏杰	大连民族大学计算机科学与工程学院	23	80	5.0	8.0
3	潘志庚	杭州师范大学虚拟现实与人机交互研究中心	46	361	10.0	17.0
4	王江	大连民族大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0