文章摘要
引用本文:陈思喜,李建微,陈 纾.基于KPCA降维的运动捕捉数据自动分割[J].福州大学学报(自然科学版),2015,43(4):456~459
基于KPCA降维的运动捕捉数据自动分割
Automatic segmentation of motion capture data based on KPCA
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2015.04.0456
中文关键词: 运动捕捉数据  降维  自动分割  泉州拍胸舞
英文关键词: motion caputure data  automatic segmentation  dimensionality reduction  Quanzhou chest clapping dance
基金项目:
作者单位
陈思喜 福州大学物理与信息工程学院福建 福州 350116 
李建微 福州大学物理与信息工程学院福建 福州 350116 
陈 纾 福州大学物理与信息工程学院福建 福州 350116 
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中文摘要:
      针对运动捕捉获得的数据其维度通常较高,在进行运动片段分割时候需要进行大量计算,人工方法可以对运动捕获数据进行分割,准确率比较高,但是效率偏低的问题. 提出KPCA结合PPCA对捕获数据进行降维处理的方法,将56维数据映射到2维空间;以及构造特征函数获得投射误差的导数,分析几何特征的变化,探测运动捕捉数据的分割点的方法,实现运动捕捉数据的自动分割.
英文摘要:
      Motion capture data usually in high dimensions,which needs large amount of computation in motion clip segmentation. The accuracy of manual method is relatively high,but low efficient.In this paper,author carry out an automatic segmentate method by using Algorithm KPCA and PPCA to mapping 56 dimensional data into 2 dimensional Coordinate system,and constructing the feature function of projection error derivative to quantify geometric variables of data,and figure out the segmentate point.
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