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摘要:
针对人体运动捕捉(Motion Capture, MOCAP)数据实际采集过程中, 由于光线等因素影响而可能出现的同一帧中相邻标记点在时间域上连续缺失的情形, 利用MOCAP数据中存在的潜在相关性和同一运动序列中人体骨骼长度不变特性, 提出一种新的MOCAP数据失真恢复算法. 该算法首先对MOCAP数据进行预处理, 使变换后的数据表示的是相邻标记点的相对位置的变化, 由此得到人体骨骼长度约束项, 再利用稀疏表示和人体骨骼长度约束项进行字典训练, 最后利用训练得到的字典对缺失的数据进行恢复. 通过实验对比表明该算法在提高缺失点坐标恢复精度的同时, 将骨骼长度恢复精度提高到10-4cm, 验证了算法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于骨骼约束的人体运动捕捉数据失真恢复
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 MOCAP数据失真恢复 相邻标记点 骨骼长度约束项 稀疏表示 字典训练
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 专论·综述
研究方向 页码范围 17-25
页数 9页 分类号
字数 8808字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006358
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 汪亚明 浙江理工大学信息学院 91 720 14.0 23.0
2 韩永华 浙江理工大学信息学院 15 59 5.0 7.0
3 鲁涛 浙江理工大学信息学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
MOCAP数据失真恢复
相邻标记点
骨骼长度约束项
稀疏表示
字典训练
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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