三維人體運動分類識別技術(shù)研究.pdf

1、近年來,運動捕獲技術(shù)的日益成熟和廣泛使用產(chǎn)生了大量的三維運動數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)己被越來越廣泛地應(yīng)用在計算機動畫、電影制作以及3D游戲中。在實際應(yīng)用中,如何對三維人體運動數(shù)據(jù)的自動識別與分類是對其進行有效管理與重用的基礎(chǔ),也是該領(lǐng)域的難點問題之一。
　　 本文提出了對已有的三維人體運動數(shù)據(jù)進行分類與分割的技術(shù),具體包括:
　　 提出了基于稀疏表達的三維人體運動分類方法。該方法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取出有效的過完備字典,每一幀測試數(shù)據(jù)可

2、以由少量的過完備字典中的基線性表示,其稀疏表達系數(shù)可以利用L1最小化方法計算得出。測試數(shù)據(jù)的類別通過重建后的殘差計算得出。
　　 提出了基于譜聚類的時序三維人體運動分割方法。該方法對于任意一段已知類別數(shù)目的三維人體運動數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)間的時序關(guān)系構(gòu)圖,并結(jié)合譜聚類的方法自動地對該段運動數(shù)據(jù)進行分割。
　　 實驗證明,實驗結(jié)果證明本文的方法相對傳統(tǒng)的分類方法可以實現(xiàn)更高的正確率。將稀疏表達方法拓展應(yīng)用在運動分割中也取得了理想