基于PCA相似性和均值特征融合的三维人体运动数据识别与分段

摘要：

随着计算机虚拟角色动画技术在虚拟现实领域中的应用需求越来越广泛,运动捕获数据规模日渐增长,人体运动捕获数据的处理、组织和检索等研究也得到越来越多的关注.本文主要的研究内容包括三维人体运动数据的分类、识别和分段等方面,文中提出了一种基于主成分分析和均值特征融合的运动数据分类方法,能够准确地对运动片段的类型进行分类,并且可以对较长的运动数据进行分段和识别.

关键词： 人体运动数据 运动捕获 识别 分段 主成分分析 均值特征融合

作者: 吴双元 王兆其 夏时洪

作者单位: 中国科学院计算技术研究所 虚拟现实技术实验室 北京 100190 中国科学院计算技术研究所 智能信息处理重点实验室 北京 100190 中国科学院研究生院 北京 100049 中国科学院计算技术研究所 虚拟现实技术实验室 北京 100190 中国科学院计算技术研究所 智能信息处理重点实验室 北京 100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第15届计算机辅助设计与图形学学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 377-381

在线出版日期: 2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）