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基于运动序列分割的运动捕获数据关键帧提取

Extraction of Keyframe from Motion Capture Data Based on Motion Sequence Segmentation

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【作者】 朱登明王兆其

【Author】 Zhu Dengming1,2,3)Wang Zhaoqi1)1)(Virtual Reality Laboratory,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190)2)(Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190)3)(Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049)

【机构】 中国科学院计算技术研究所虚拟现实技术实验室中国科学院计算技术研究所虚拟现实技术实验室 北京100190中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190中国科学院研究生院北京100049北京100190

【摘要】 采用线性时不变系统把高维运动数据映射到低维状态空间;在低维状态空间中,定义了姿态之间的相似性度量;并采用误差平方和准则对时序的低维数据点集进行运动分割,分割点上的运动姿态被定义为关键帧.实验结果表明:该算法能够较好地提取出运动序列中的关键帧,并且这些关键帧能够很好地概括原始运动序列的内容.

【Abstract】 Linear time-invariant system is used to derive an explicit mapping between the high-dimensional motion capture data and the low-dimensional state variables.A similarity metric is defined to measure the difference between different poses in the low-dimensional state space,and then the method of mean squared error is employed to divide the motion sequence into a sequence of concatenated segments.The poses at these segmentation points are then defined as keyframes.Experimental results show that the extracted keyframes by our method can give a good visual summarization of the original motion sequence.

【基金】 国家自然科学基金(60573162,60533070,60603082);国家“八六三”高技术研究发展计划(2006AA01Z336,2007AA01Z320);中国科学院“科技助残行动计划”项目(KGCX2-YW-610)
  • 【文献出处】 计算机辅助设计与图形学学报 ,Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics , 编辑部邮箱 ,2008年06期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】87
  • 【下载频次】654
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