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目的 Kinect可实时获取运动数据且较传统的运动捕捉设备采集成本低廉,在运动数据捕捉方面得到了广泛应用。但Kinect获取的运动数据精度较低,现有运动数据处理算法难以适用。方法 针对运动数据处理的关键步骤足迹检测问题,提出面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测算法。首先使用自适应的双边滤波算法降低Kinect运动数据中的噪声;其次定义多种脚部运动特征并用于分类,优化分类效果;最后使用支持向量机(SVM)算法训练决策函数并用于足迹检测。结果 本文算法应用于多种类型运动数据后,可以有效地减少Kinect运动数据中的噪声,足迹检测的时间性能以及准确性良好,其中足迹检测的准确率比经典的基准线方法提高了10%左右,比K近邻方法提高了8%左右,检测一帧运动足迹的速度为K近邻方法的7倍左右。结论 对实验结果的分析证明算法具有良好的鲁棒性、时间性能以及准确率,可广泛应用于运动数据的处理之中。 相似文献
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为了解决 SiBN 纤维在编织加工中毛丝量大、集束性差、耐磨性及拉伸力学性能低等问题，制备了水
溶性上浆剂，对纤维进行二次上浆表面处理。结果表明，该水溶性上浆剂不仅能够提升 SiBN 纤维的机械性能
与表面性能，而且制备简单，整体性能稳定。 相似文献
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