基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复

• 作者: 彭淑娟 柳欣 王华珍 赫高峰 钟必能
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动捕捉数据恢复 双边滤波 运动分割 加速近端梯度法 稀疏低秩分解
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与交互技术
• 页码范围: 721-730,737
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7586字
• 语种: 中文

摘要

针对人体运动的复杂性和噪声干扰的无序性，提出一种基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复方法。首先利用双边滤波对失真运动数据进行预修正，降低干扰数据的奇异信息并保证运动序列的连贯性；其次采用概率主元分析方法将修正后的运动数据进行语义行为自动分割，得到不同姿态的运动语义子区间；再利用加速近端梯度优化算法对每个失真运动子片段数据矩阵根据其更优低秩特性进行稀疏低秩分解，实现运动子片段数据的局部恢复；最后将局部恢复后的各子运动片段根据人体运动序列的时序特性组合，达到整体失真运动捕捉数据恢复的目的。实验结果表明，该方法能够有效地对失真人体运动数据进行恢复，效果显著，有助于重构逼近真实人体姿态的运动捕捉数据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华珍	华侨大学计算机科学与技术学院	15	56	6.0	7.0
2	彭淑娟	华侨大学计算机科学与技术学院	12	52	5.0	6.0
3	柳欣	华侨大学计算机科学与技术学院	13	52	4.0	6.0
4	钟必能	华侨大学计算机科学与技术学院	14	174	6.0	13.0
5	赫高峰	华侨大学计算机科学与技术学院	2	10	2.0	2.0