基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复

针对人体运动的复杂性和噪声干扰的无序性,提出一种基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复方法.首先利用双边滤波对失真运动数据进行预修正,降低干扰数据的奇异信息并保证运动序列的连贯性;其次采用概率主元分析方法将修正后的运动数据进行语义行为自动分割,得到不同姿态的运动语义子区间;再利用加速近端梯度优化算法对每个失真运动子片段数据矩阵根据其更优低秩特性进行稀疏低秩分解,实现运动子片段数据的局部恢复;最后将局部恢复后的各子运动片段根据人体运动序列的时序特性组合,达到整体失真运动捕捉数据恢复的目的.实验结果表明,该方法能够有效地对失真人体运动数据进行恢复,效果显著,有助于重构逼近真实人体姿态的运动捕捉数据.     

结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失人体运动捕捉数据重构EI北大核心CSCD

针对人体运动捕捉数据缺失问题,提出一种结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失数据重构恢复方法.首先对不完整运动序列矩阵的缺失数据位置进行线性插值预处理,粗略补全矩阵以得到较完整的运动序列;然后利用模糊C-均值算法将粗略恢复后的复杂人体运动数据细分为含有多个不同语义运动片段的时序组合;再根据相同运动语义片段数据矩阵存在低秩特性,对细分后相应的各原始运动子片段采取投影近似点算法进行缺失数据恢复,并按照运动片段的时序特性进行组合;最后将原有未缺失数据与其相应位置重构恢复后的数据进行置换,根据人体运动轨迹的局部线性特性进行线性平滑,以保证运动序列的连贯性,从而达到对整体运动捕捉数据重构恢复目的.实验结果表明,该方法能够有效地对缺失运动数据进行恢复,使得重构后的运动序列能够较好地逼近于真实运动轨迹,准确度较高.