基于串线带参预测器的运动捕获数据无损压缩*
大量的运动捕获数据给数据的存储与传输带来了困难，而传统的有损压缩方法又由于 会带来数据的改变而不能广泛地应用。我们提出一个完全无损的运动捕获数据压缩算法。我 们发现运动捕获数据库中的数据之间存在很多相关性，比如走的运动，虽然各种走的运动都 有自己的风格，但差别很小。如果能将这些运动聚集到一起，设计优化的预测器，将能显著 的提高压缩比。基于这种概念，首先设计了分层次的运动分组方法。第一层次以运动片段为 单位进行分组，采用基于特征空间的聚类方法将整个数据库的数据进行粗略的分组。然后， 在第二个层次，对每个分组以帧为单元进行进一步的聚类得到子分组，并用字符表示每个子 分组。接着，对每个字符对应的子分组，用串线将断续的帧连起来。这样，针对每个子分组， 沿着串线进行带参数 的均值预测，最后利用浮点压缩算法对预测值和真实值的差值进行压 缩编码。同时，利用索引和查找表的技术有效地降低了预测参数 所占用的存储空间。实验 结果显示，算法在时间效率与传统方法持平的情况下，压缩比相对于传统的方法最高提高了 约50％。该算法可以作为运动捕获数据的无损压缩方法，适用在要求精确处理的运动捕获数 据的压缩上。
运动捕获 无损压缩 计算机动画 串线带参预测器
王鹏杰 张明敏 王江 宋海玉
浙江大学CAD & CG国家重点实验室,杭州 310027 大连民族学院 计算机科学与工程学院,大连 116600 浙江大学CAD & CG国家重点实验室,杭州 310027 大连民族学院 计算机科学与工程学院,大连 116600
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2011-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）