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-论文.pdf

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1、第27卷第4期计算机辅助设计与图形学学报Ｖｏｌ27Ｎｏ420154ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＡｉｄｅｄＤｅｓｉｎ＆ＣｏｍｕｔｅｒＧｒａｈｉｃｓＡ25年月ｐｇｐｐｐｒ01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彭淑娟赫高峰柳欣王华珍，，，，钟必能（华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021）ｃｓｈｕｕａｎｈｕｅｄｕｎ（ｐｊ＠ｑ）摘要：针对人体运动的复杂性和噪声干扰的无序性提出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低干扰数据的奇异信息并保证

2、运动序列的连贯性，降；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关键词：运动捕捉数据恢复双边滤波；运动分割；加速近端梯度法；稀疏低秩分解；中囿法分类号ＴＰ3914Ｍｏｔｉｏｎ

3、ＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄＨｕｍａｎＭｏｔｉｏｎＣａｔｕｒｅＤａｔａＲｅｃｏｖｅｒｖｉａＳａｒｓｅｐｙｐａｎｄｏｗ－ｒａｎｋｅｃｏｍｏｓＬＤｐｉｔｉｏｎＰｅｎＳｈｕｕａｎ，ＨｅＧａｏｆｅｎ，ＬｉｕＸｉｎ，ＷａｎＨｕａｚｈｅｎ，ａｎｄＺｈｏｎＢｉｎｅｎｇｊｇｇｇｇＣｏｌｌｅｅｏＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｕａｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉａｍｅｎ361021｛ｇｆｐｇｙＨｑｙＸ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｈｕｍａｎｍｏｖｅｍ

4、ｅｎｔａｎｄｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｔｈｅｎｏｉｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｓａｅｒｒｓｓａｍｏｉｏｎｅｍｅｎａｉｏｎａｒｏａｈｆｏｒｈｕｍａｎｍｏｎａｕｒｅａａｒｅｅｒｖａｈｅｓａｅｔｈｉｅｅｎｔｔｓｔｔｂａｓｅｄｃｔｉｏｃｔｄｔｃｏｖｉｔｒｓｐｐｐｇｐｐｐｙｐａｎｄｉｈｌｒｌｌｏｗｒａｎｋｄｅｃｏｍｏｓｉｔｏｎ．Ｔｈｅｒｏｓｅｄａｒｏａｃｈｆｉｒｔｅｌｏｓｔｅｂｉａｔａｆｉｌｔｅｒｔｏａｍｄｔｈｅｄｉｓｔｏｒｔｅｄｈｕｐｐｐｏｐｐｓｍｐｙｅｅｎｍａｎｍｏｃａｒｅａｒｉｎｖｎｉｈｉｅｎｃ

5、Ｔｅｔｉｏｎｐｔｕｄａｔａｆｅｔｕｒｅｍｉｓｎｕｌａｒｖａｌｕｅｓａｎｄｓｍｏｏｔｈｉｎｇｔｅｍｏｔｏｎｓｅｑｕｅｈｅｎｔｈ，ｇｏｎｏｇｇ，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｒｉｎｃｉａｌｃｏｍｏｎｅｎｔａｎａｌｓｉｓＰＰＣＡｍｅｔｈｏｄｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｓｅｍｅｎｔｔｈｅｍｏｔｉｏｎｄａｔａｉｎｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｐｐｙ）ｇ（ｍａｎｉｃｂｅｈａｖｉｒｕｔｏｍａｉｃＳｕｓｅｕｅｎｌｔｈｅａｃｃｅｌｅｒａｒｏｘｍａｒａｄｉｅｎａｏｒｉｈｍＡＰＧｓｅｓｒｓｅｓｅｔｏｓａｔａｌｌｙｂｑｔｙｔｅｄｉｌｔ

6、ｌｔｂａｄａ，ｐｇｇ（）ｐａｎｄｌｏｗｒａｎｋｄｅｃｏｍｏｓｉｔｉｏｎｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅａｒｔｉａｌｄａｔａｒｅｃｏｖｅｒｗｉｔｈｒｅｓｅｃｔｅｄｔｏｅａｃｈｓｅａｒａｔｅｄｓｅｐｐｙｐｐｍａｎｔｉｃｂｅｈａｖｉｏｒＦｉｎａｌｌａｌｌｔｈｅｒｅｃｏｖｅｒｅｄｓｕｂｍｏｔｉｏｎｓａｒｅｓｅｕｅｎｔｉａｌｌｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｗｈｏｌｅｍｏｔｉｏｎｙ，ｑｙｒｅｃｏｖｅｒＴｈｅｅｘｍｅｎａｌｒｓｕｌｔｓａｖｅｓｈｏｗｎｔｈａｈｅｒｏｍｏｏｎｒｅｃｏｖ

7、ａｒｏａｃｈａｎｗｅｒｅｓｏｒｅｅｙ．ｐｅｒｉｔｅｈｔｔｓｅｄｔｉｅｒｃｌｌｔｔｈｐｐｏｙｐｐｄｉｓｔｏｒｔｅｄｍｏｉｏｎａａｗｉｈｅｅｒｅｒｒｍａｎｃｅＴｅｒｓｅａｒｏａｃｃａｎｗｅｕｉｚｅｄｒｏｘａｅｈｕｍａｎｔｄｔｔｂｔｆｏｈｏｐｏｄｈｂｅｌｌｔｉｌｔｏａｉｍｔｐｐｐｐｐｐｅｒｅａｌｉｉｃｕｍａｎｅｈａｖｉｏｒｏｍｅｃｒｒｕｅｉｏｎｓｅｅｎｃｅｓａｎｄｈｅｘｅｒｍｅｎａｌｒｕｌａｖｅｓｈｏｗｎｈｅｔｈｓｔｈｂｓｆｒｔｈｏｐｔｄｍｏｔ