一种基于运动姿态的三维人体运动检索方法

随着运动捕获技术的不断展,捕获出大量的三维人体运动数据并建立了大规模运动数据库。提出了一种基于运动姿态的三维人体运动检索方法(MPDS),首先进行姿态特征提取,其次通过特征编码对人体运动的局部姿态进行组合,以期达到更好地辨别力,并通过决策树学习方法得到局部运动姿态相似度对整体运动相似性的影响,以决策树指导检索过程。实验结果表明,文中算法的有效性。     

基于三维特征提取的人体运动数据分析和检索

基于各关节点三维空间和时间关系的三维特征,提出了一种描述各关节点之间三维空间关系的时空特征,可以分别处理每一个关节点的局部时空特征。同时,三维时空特征避开与原始数据的直接接触,从而很大程度避免了维数灾难。实验结果显示,三维特征提高运动数据检索的效率和精度,可应用到运动语义智能分析等领域。     

基于例子的三维运动检索

首先，运用动态聚类算法建立基于层次化运动描述的运动检索树；然后，根据得到的运动检索树，采用女近邻法则对例子运动进行分类，确定检索子集；最后，采用弹性匹配算法计算例子运动和被检索运动子集间的相似度，得到检索结果．为了提高检索效率，采用聚类算法提取运动关键帧序列表征运动，实验结果表明了文中算法的有效性。     

基于改进的数据驱动决策树分析的3维人体运动检索

随着大量3维人体运动捕获数据库的出现,使得如何对人体运动数据进行高效分析和处理,从而有效利用运动捕获数据库成为一个新的挑战。为了高效地进行3维人体运动检索,首先通过从人体运动中提取一种基于3维空间变换特征规律的空间变换特征和运动的一些关键的时间特性来得到人体运动的3维时序特征;然后针对不同的训练需求,通过改进的数据驱动决策树的学习方法来分析关节点对运动相似的不同影响,并在检索过程中按照不同影响程度依次对关键点进行相似度计算;最终实现了一个高效的运动检索仿真系统。     

一种基于索引空间的三维运动捕获数据检索方法

为能有效检索当前大量的三维人体运动捕获数据从而投入使用,针对三维人体运动捕获数据的独有特性,提出一种高效的检索方法。首先通过关键帧提取对原始运动数据降维,然后采用自定义的符合人体运动语义的特征将原始角度数据转换为特征序列。根据数据库中所有运动片段对应的特征序列构建一种基于姿态特征的索引空间。检索时通过在索引空间上顺序匹配姿态特征来查找时序一致的匹配运动片段。实验结果表明,与大多数现有方法相比,该方法由于较好的运动语义特征提取,因此具有更好的时间效率,更高的灵活性和检索精度,能够满足多种运动数据的检索需要。     

一种基于部件空间分布的三维模型检索方法

三维形状分析是三维模型检索的关键问题.提出一种基于三维模型部件空间分布的形状特征描述方法.此方法的主要思想是依据认知心理学的理论,在描述对象形状时强调它的结构属性.首先将三维模型分割为若干个组成部件,每个部件用一个曲面片表示,然后采用曲面片的质心位置、面积占总面积的百分比的组合作为部件特征,最后将满足指定条件的部件特征的集合作为三维模型的形状特征.基于这一特征表示,给出了一种三维模型检索方法.该方法具有受模型精度和连通性影响较小、相似性度量的计算速度较快的优点.实验结果验证了该检索方法的有效性.     

一种改进的中轴骨架三维模型检索算法

针对三维模型检索算法性能较低的问题,提出了一种改进的中轴骨架三维模型检索算法。     

面向内容的三维人体运动检索技术研究综述

三维人体运动数据检索技术是计算机动画领域的研究热点,系统分析了当前基于内容的三维人体运动数据检索技术的研究现状。分析比较了基于运动数值特征、基于运动能量特征和基于语义信息特征三种运动数据的特征表示方法;从局部相似性度量和全局相似性判断两个角度阐述了运动相似性匹配算法;总结目前基于内容的人体运动数据检索技术中存在的问题,探讨了未来开展基于语义的检索技术所需的工作。     

基于时空运动特征的运动姿态视频检索方法

提出了一种人体运动姿态视频检索的新方法,整体算法分为典型姿态学习和姿态检索两个阶段。首先提取样本库中人体姿态的时空运动特征点作为姿态运动底层特征,一个姿态对应一个时空特征点集合;计算每个特征点的时空三维邻域中像素的梯度,进而为每个姿态建立一个梯度直方图;其次,采用非监督的聚类方法对姿态样本归类,按照语义要求提取多个典型姿态;最后,用基于EM的高斯混合模型对聚类结果建模,形成典型姿态检索的分类器,完成姿态建模的的学习阶段。运动姿态的视频检索是根据最大概率匹配准则,对输入的测试视频进行姿态匹配,从而实现基于语义的姿态检索。基于Weizmann和KTH标准测试视频库的大量实验结果表明,本文提出的方法能够准确有效地检索人体运动姿态。     

一种人体运动相似性度量方法

使用连读几何特征表示运动序列,分别得到各自运动序列的子空间表示,由于不同类别运动的复杂性差异较大,其内蕴维度也不同,因此引入一种可以度量不同维子空间距离的方法计算运动相似性。实验结果表明,与监督方法相比,该方法能够获得更高的查询精度,且没有任何人工干预,可应用于自动检索。另外,其查询时间较少,存储空间较低。     

基于集成多示例学习决策树分析的三维运动检索

随着运动捕获设备的普及,大量的运动数据可以直接得到,从而使得大规模的运动数据库的建立成为可能.在此背景下,研究以检索为核心的运动捕获数据处理技术就显得十分重要了.提出了一种对运动捕获数据中的人体的各个关节点提取一种基于三维空间变换规律的三维空间特征的方法,并基于空间运动连续性引入了关键空间的概念.针对各关节点空间特征相对保持独立的特性,用每个关节点作为索引,并通过集成学习的多示例决策树的学习方法去分析关节点对运动相似的不同影响,最终实现了一个高效的运动检索系统.     

基于细节层次与最小生成树的三维地形识别与检索

图像、视频、音频和图形等均是多媒体数据流中的信息载体,对上述数据所蕴涵的内容进行分析,可以极大地方便人们对它们的使用与管理.基于内容的图像(视频)和音频检索已经取得了不少进展,但是对于图形,特别是3D图形进行识别与检索的有效方法还很少见.提出了对相似3D物体识别与检索的算法,在这个算法中,首先使用细节层次模型对3D物体进行三角面片约减,然后提取3D物体的特征.由于所提取的特征维数很大,最小生成树(minimum spanning tree,简称MST)被用来对每一个3D物体的特征进行约减,基于约减后的特征,实现了基于支持向量机的3D物体识别与检索方法.这个算法被使用到3D丘陵与山地的地形识别中,取得了良好效果.     

拓扑和形状特征相结合的三维模型检索

针对整体相似性检索算法在局部细节特征上的表达能力不足,提出了一种将拓扑和形状特征相结合的三维模型相似性比较方法.首先提取三维模型的骨架,获得模型的整体拓扑特征;然后根据骨架节点将模型分解为多个子部分,并利用球面谐波算法提取每一个子部分的形状特征.模型的匹配分为3步进行:整体骨架的拓扑特征相似性比较,相对应的子部分的局部形状特征相似性比较,模型总的相似性是整体骨架相似性与对应子部分局部形状相似性的加权和.实验结果表明:该方法从整体到局部、由粗到精,综合考虑了拓扑和形状特征,较传统的考虑单一拓扑或形状特征的检索算法有较高的检索精度,同时又支持基于局部特征的相似性检索.     

基于整数中轴骨架的3维模型检索算法

针对3维模型检索算法性能较低的问题,提出了一种基于整数中轴骨架的3维模型检索算法。在对3维模型进行姿态调整和各向同向性预处理后,提取模型的整数中轴骨架,并记录每个骨架点相应的几何信息,对提取的骨架按不同的空间区域划分,形成模型骨架二叉树。为了能够描述骨架二叉树的不同节点对模型整体相似性匹配的影响程度,为每个节点定义一个特征权值,其大小由该节点对应的骨架区域大小所决定。最后,采用由粗到细逐步淘汰的策略计算不同模型的相似度。对一个标准3维模型测试数据库的检索实验结果表明,由于将模型的拓扑结构和统计特征相结合,该算法可以得到较好的检索性能。     

基于距离和曲率特征的三维模型检索研究

针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。     

基于评价指标组合特征的三维模型检索方法

特征组合是提高三维模型检索有效性的一种重要手段,为了能更有效地引导特征组合,提出一种借助检索有效性单值评价指标来进行特征组合的方法.该方法采用了深度图、视图特征集、法向量信息熵和射线4种特征,首先对训练集分别计算这4种特征的检索有效性单值评价指标,并依据这些评价指标来确定特征距离的权重;然后在对测试集的检索中,使用权重来组合根据单一特征得到的特征距离,以度量三维模型的相似性.实验结果表明,文中方法的检索有效性优于经典的DESIRE特征组合方法.     

一种基于视图分类的3维模型检索方法

3维模型检索是近年来基于内容检索的研究热点。在基于2维草图检索3维模型的研究中,通常没有结合人的知识。为了提高3维模型检索的精度,提出了一种基于视图分类的3维模型检索方法,它的主要思想是通过视图分类将人对3维模型的认知变换为对2维视图的理解,以便在度量2维草图与视图之间的相似性时能利用人的知识。该方法涉及以下2个问题:视图分类、2维草图与视图之间的相似性度量。实验结果表明,该方法能提高检索精度,因此可应用在2维草图查询方式的3维模型检索中。     

基于形状特征描述算子的3D模型检索

针对投影图像的形状特征,结合傅里叶描述算子、Zernke不变矩、形状参数、离心率的特点,提出一种基于权重关系的合成的形状特征描述算子,将其应用到3D模型投影图像检索算法中。实验结果表明,相比其他4种形状特征描述算子,该算子能较好描述投影图像的轮廓、区域以及整体特征信息,并可提高算法的检索效率。