运动秩1分解及其在运动检索中的应用

低秩分解可以有效地应用于运动检索中,然而目前有些方法是针对每个运动单独分解,在分解算法层次上忽略了不同运动之间的相关性.为此,提出一种在数据库上的低秩分解算法,在数据库中所有运动共享一组基,并加入稀疏约束得到运动数据的有效表示;提出一种合理的运动数据构成方式,得到优化目标方程,并给出相应的优化解法,证明了其收敛性.采用文中的分解算法,每个运动被低秩表示成一个基和一个时序向量,由于不同的运动共享一组基,因此该算法具有更好的聚类效果,即相似运动倾向于选择相同的基.实验结果表明,文中算法在运动检索应用上是有效的,并讨论了不同参数设置对检索结果的影响.     

人体运动捕获数据的向量空间建模与检索

为了精确、高效地检索人体运动数据库,将三维人体运动捕获数据表示成类似于文本的形式,提出一种基于内容的运动检索方法.首先对人体上/下半身两部分数据分别提取关键帧,并进行相似传播聚类分析,获得数据中最具代表性的一组人体姿势,称之为运动词汇;然后将运动片段的每一帧都替换成运动词汇中与其最相近的姿势来构建运动文档,利用Bigr...     

人脸动画关键点最优化算法

Thin-shell变形算法基于一组控制点的位移计算所有顶点的位移,不同的控制点集合会得到不同的重构结果.为了使该变形算法更精确地重构人脸表情动画,基于该算法,提出一种最优控制点计算方法.首先将计算人脸变形最优控制点问题建模,以最小化thin-shell变形算法的重构误差为目标,提出一种自适应前后向贪婪策略学习最优化控制点,称为人脸动画关键点;通过引入边界约束、对称性约束以及多分辨率性,使得所提出的关键点具有通用性.实验结果证明,所提出的人脸动画关键点方法在仿真数据和真实数据上可以有效地获取关键控制点和重构人脸动画.     

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。