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基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法
被引量：
3
1
作者
杨洋
詹永照
王新宇
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期312-318,共7页
针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,...
针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,得出加权置信度;最后通过寻找加权置信度的局部最大值点,并根据合适的阈值加以限定,确定出全局的分割点.通过测试多组数据,选择得到最优结果时的阈值.用卡耐基梅隆大学运动捕捉数据库的数据进行了试验.结果表明,该方法可以有效地对动作捕捉数据进行分割;在最优阈值条件下,该方法在各方面指标上均显著优于基于曲率或全身速率的方法.
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关键词
运动捕捉
低级时域分割
高维时序数据
过零点检测
加权置信度
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职称材料
题名
基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法
被引量：
3
1
作者
杨洋
詹永照
王新宇
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期312-318,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61402205)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113227110021)
江苏大学高级人才启动经费资助项目(1281170027)
文摘
针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,得出加权置信度;最后通过寻找加权置信度的局部最大值点,并根据合适的阈值加以限定,确定出全局的分割点.通过测试多组数据,选择得到最优结果时的阈值.用卡耐基梅隆大学运动捕捉数据库的数据进行了试验.结果表明,该方法可以有效地对动作捕捉数据进行分割;在最优阈值条件下,该方法在各方面指标上均显著优于基于曲率或全身速率的方法.
关键词
运动捕捉
低级时域分割
高维时序数据
过零点检测
加权置信度
Keywords
motion capture low-level temporal segmentation high-dimensional time series zero-crossing detection weighted confidence
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法
杨洋
詹永照
王新宇
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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