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分段式低秩逼近的运动捕获数据去噪方法
引用本文:彭淑娟,柳欣,崔振,郑光. 分段式低秩逼近的运动捕获数据去噪方法[J]. 计算机科学, 2013, 40(9): 307-311
作者姓名:彭淑娟  柳欣  崔振  郑光
作者单位:华侨大学计算机科学与技术学院 厦门361021
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(61202298,61202297),中央高校基本科研业务费项目(JB-ZR1218),闽港合作项目(MG200906)资助
摘    要:运动捕获数据去噪旨在从含有噪声干扰的运动数据中恢复出能够较好表达原始数据特性的帧序列.针对人体运动捕获数据在较短时间段内的帧序列常常具有相同或相似的运动行为语义的特点,提出了一种分段式低秩逼近策略的运动捕获数据去噪方法.该方法首先将含有噪声的运动数据划分为多个连续子区间,接着利用不精确拉格朗日乘子法(IALM)对每个分段子区间的含噪声干扰数据批矩阵进行低秩矩阵逼近和稀疏噪声误差估计,达到分段数据去噪目的;最后利用时序特性组合去噪后的分段低秩逼近矩阵进行整体运动捕获数据去噪恢复.仿真实验结果表明,所提方法能够对含有任意拓扑结构的人体运动捕获数据进行去噪,达到了很好的效果,具有一定的通用性和实用性.

关 键 词:运动捕获数据去噪  分段式低秩逼近  连续子区间  不精确拉格朗日乘子法  稀疏噪声误差
收稿时间:2013-03-30
修稿时间:2013-07-21

Segmented Low Rank Approximation Approach for Motion Capture Data Denoising
PENG Shu-juan,LIU Xin,CUI Zhen and ZHENG Guang. Segmented Low Rank Approximation Approach for Motion Capture Data Denoising[J]. Computer Science, 2013, 40(9): 307-311
Authors:PENG Shu-juan  LIU Xin  CUI Zhen  ZHENG Guang
Affiliation:College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China;College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China;College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China;College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021,China
Abstract:
Keywords:Motion capture data denoising  Segmented low rank matrix approximation  Continuous subinterval  Inexact augmented lagrange multiplier  Sparse noise error
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