基于捕獲數(shù)據(jù)的人體運動分割方法研究.pdf

1、近年來，運動捕獲技術被廣泛應用于電影動畫、虛擬現(xiàn)實等領域，該技術按照一定的頻率捕獲表演者的運動軌跡，將每幀的運動信息保存起來，構成了運動捕獲數(shù)據(jù)。目前的運動捕獲技術成本較高，需要專業(yè)的演員，使得一次捕獲得到的運動捕獲數(shù)據(jù)序列都較長，不便于數(shù)據(jù)存儲、檢索、編輯與合成，需要有準確、高效的分割方法，對分割方法的研究已經(jīng)成為相關領域中一個重要研究方向。
　　基于捕獲數(shù)據(jù)的人體運動分割是指對長運動捕獲數(shù)據(jù)序列進行分割，得到若干不同運動類型的

2、運動片段，以方便數(shù)據(jù)存儲、檢索、編輯與合成等工作。
　　為了實現(xiàn)人體運動分割，首先對ASF/AMC格式的運動捕獲數(shù)據(jù)進行了解析，詳細介紹了文件中各關鍵字及其內容的含義，然后根據(jù)人體骨架模型，介紹了由捕獲數(shù)據(jù)得到連續(xù)幀運動的過程;最后介紹了表示運動信息的歐拉角和四元數(shù)，以及兩者之間的關系，為特征提取打下基礎。
　　在分割方法的研究方面，首先研究了基于相似度查找的分割方法，通過將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉換成四元數(shù)對數(shù)特征，在大量實驗的基

3、礎上，驗證了改進后算法的分割準確率高于原算法。
　　然后提出了一種改進的基于開放式動態(tài)時間規(guī)整的人體運動分割方法，通過將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉換成四元數(shù)對數(shù)特征，并利用主成分分析算法對運動數(shù)據(jù)進行降維，不僅提高了分割準確率，還大大地提高了算法的計算效率，有效地實現(xiàn)了對原算法的改進。
　　接著研究并實現(xiàn)了一種基于廣義模型和人體劃分索引圖的人體運動分割方法，通過將歐拉角特征數(shù)據(jù)轉換成四元數(shù)對數(shù)特征，并引入最大長度限制條件，使原方法的分