基于非线性流形学习的3维人体运动合成

为了实现3维人体运动的有效合成,提出了一种基于非线性流形学习的3维人体运动合成框架及算法,并可应用于方便、快捷、用户可控的3维人体运动合成。该合成算法框架先采用非线性流形降维方法将高维运动样本映射到低维流形上,同时求解其本征运动语义参数空间的表达,然后将用户在低维运动语义参数空间中交互生成的样本通过逆向映射重建得到具有新运动语义特征的3维运动序列。实验结果表明该方法不仅能够对运动物理参数（如特定关节的运动位置、物理运动特征）进行较为精确的控制,还可用于合成具有高层运动语义（运动风格）的新运动数据。与现有运动合成方法比较,该方法具有用户可控、交互性强等优点,能够应用于常见3维人体运动数据的高效生成。     

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。     

基于动作单元分析的人体动画合成方法研究

从运动捕获数据中提取出反映人体运动规律的基本动作单元,合成新的人体动画已成为研究热点.但已有动作单元提取方法忽略了运动序列的时序性和不同关节之间的运动相关性.针对该问题,提出了一种新的基本动作单元提取方法,首先,采用PCA方法对高维人体运动数据进行降维分析,并采用马氏距离平方度量姿态间的相似性;其次,结合动态时间归整方法和误差平方和准则对时序运动序列进行自动切分和标注;最后,建立不同动作单元之间的概率转移模型构建运动图,并根据约束条件合成新的逼真人体动画.     

基于概念索引的图像自动标注

在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.一个新的解决方法是按照图像的语义内容进行自动标注.为了缩小语义差距,采用基于支持向量机(SVM)的多类分类器为空间映射方法,将图像的底层特征映射为具有一定高层语义的模型特征以实现概念索引,使用的模型特征为多类分类的结果以概率形式组合而成.在模型特征组成的空间中,再使用核函数方法对关键词进行了概率估计,从而提供概念化的图像标注以用于检索.实验表明,与底层特征相比,使用模型特征进行自动标注的结果F度量相对提高14%.     

一种实体运动模式相似性度量方法的研究

运动模式相似性度量在实际工作有广泛应用.提出了一种利用序列分析手段来实现实体运动模式相似性度量的算法.序列分析方法用于提取序列各种特征,然后利用上述特征分别对运动序列中的位置序列、速度序列、方向序列进行相似性度量,再将度量综合起来作为最终的运动模式相似性度量方法.最后,仿真研究表明,算法可以比较有效度量各种运动模式之间的相似性,从而町以应用于各项需要进行运动模式相似性度量的工作.     

基于语义模型的人运动图像跟踪

计算机视觉研究中，为了实施对人运动图像的跟踪，本文提出了基于变化区域的对象刚体标注法和语义模型跟踪法，通过对标注的刚体特征点在空间位移的估算，结合特征点在水平面上投影所形成的特征码来构成刚体的运动语义数学模型，从语义模型来计算特征点的运动位置，从而实现对人运动的跟踪，对于人的复杂运动描述也具有参考价值。     

基于动作串的人体行为识别

提出了一种以运动人体侧影为特征的基于模板匹配的人体行为识别方法.首先,利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体侧影.利用缓变换对人体侧影进行特征提取,将时变的2D区域形状转换为对应的1D距离向量.然后,利用谱系聚类方法提取动作序列的关键姿态,将关键姿态编码为称为动作串的模板.最后,利用动态时间规整算法度量测试序列与标准模板之间的相似性.实验结果表明,本方法对人的6种日常行为进行识别的正确识别率达到85％以上,具有简单实用的特点.     

基于MPEG-7和MM混合模型的图像自动标注算法

为了弥补图像低层视觉特征和高层语义之间的"语义鸿沟",改善图像自动标注的性能,提出了基于多媒体描述接口(MPEG-7)和MM(Mixture Model)混合模型的图像标注算法。该算法采用MPEG-7标准推荐的颜色和纹理描述子提取图像的低层视觉特征,通过MM混合模型建立低层特征到高层语义空间的映射,实现了基于图像整体低层特征的多标签图像自动标注。通过在corel图像数据集上的一系列实验测试验证了该方法的可行性和有效性。     

基于参数化运动合成的运动图构建及其应用

虚拟人运动的可控性和逼真性是虚拟现实应用中追求的重要目标,为了实现对虚拟人的灵活控制,合成出逼真的运动序列,提出了基于参数化运动合成的运动图方法.运动图的结点中存储了具有明确含义的控制参数,通过改变控制参数合成不同的运动片段,可以实现对虚拟人的灵活控制;提出了一种改进的运动融合方法,运动图的边将不同运动片段进行融合,有效的避免了脚步滑动和根关节朝向抖动的产生.根据用户对交互控制和路径轨迹的不同应用需求设计实验,实验结果表明,方法不仅具有较高的控制精度,而且合成的运动序列逼真自然.     

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。