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摘要:
目的 Kinect可实时获取运动数据且较传统的运动捕捉设备采集成本低廉,在运动数据捕捉方面得到了广泛应用.但Kinect获取的运动数据精度较低,现有运动数据处理算法难以适用.方法 针对运动数据处理的关键步骤足迹检测问题,提出面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测算法.首先使用自适应的双边滤波算法降低Kinect运动数据中的噪声;其次定义多种脚部运动特征并用于分类,优化分类效果;最后使用支持向量机(SVM)算法训练决策函数并用于足迹检测.结果 本文算法应用于多种类型运动数据后,可以有效地减少Kinect运动数据中的噪声,足迹检测的时间性能以及准确性良好,其中足迹检测的准确率比经典的基准线方法提高了10%左右,比K近邻方法提高了8%左右,检测一帧运动足迹的速度为K近邻方法的7倍左右.结论 对实验结果的分析证明算法具有良好的鲁棒性、时间性能以及准确率,可广泛应用于运动数据的处理之中.
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文献信息
篇名 面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 计算机动画 Kinect 运动编辑 足迹检测 支持向量机
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 全国第26届CACIS学术会议
研究方向 页码范围 225-234
页数 10页 分类号 TP391.41
字数 7411字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.20160212
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 刘晓平 合肥工业大学计算机与信息学院 137 899 16.0 22.0
2 罗飘 合肥工业大学计算机与信息学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
计算机动画
Kinect
运动编辑
足迹检测
支持向量机
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
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