【摘 要】
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运动捕获数据是虚拟人仿真与动画的重要数据来源，随着运动捕获设备的普及，人们积累了大量的运动捕获数据，这些数据包含了丰富的人体运动，形成了较大规模的运动数据库。本文提出一种方法。能够比较不同运动数据之间相似程度，这种方法基于主成分分析方法，对运动数据进行PCA计算，得到表示该运动数据主轴方向的特征向量和对应的特征值，将运动数据之间的相似性比较转换为对其主轴方向重合程度的比较，给出了基于四元数表达的运
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院，北京 100875
【出 处】
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第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)
论文部分内容阅读
运动捕获数据是虚拟人仿真与动画的重要数据来源，随着运动捕获设备的普及，人们积累了大量的运动捕获数据，这些数据包含了丰富的人体运动，形成了较大规模的运动数据库。本文提出一种方法。能够比较不同运动数据之间相似程度，这种方法基于主成分分析方法，对运动数据进行PCA计算，得到表示该运动数据主轴方向的特征向量和对应的特征值，将运动数据之间的相似性比较转换为对其主轴方向重合程度的比较，给出了基于四元数表达的运动数据主方向内积加权和的相似度计算算法。该算法可以对含有不同帧数的运动数据进行比较，无需对参与比较的运动数据进行DTW对齐，运动数据的主轴方向和特征值可进行预计算，而在相似度计算阶段只需计算代表运动数据的若干主轴内积即可，运算速度高。
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