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基于极大间隔最近邻学习的运动捕获数据检索 被引量:1
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作者 连荷清 李斌 孙怀江 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第11期302-305,共4页
随着人体运动捕获技术的迅猛发展,逐渐积累了大量的捕获数据,人体运动检索技术成为运动数据管理和重用过程中必不可少的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似,使用欧式距离度量两个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果... 随着人体运动捕获技术的迅猛发展,逐渐积累了大量的捕获数据,人体运动检索技术成为运动数据管理和重用过程中必不可少的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似,使用欧式距离度量两个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果。为此,利用极大间隔最近邻度量学习算法,学习得到运动间的马氏距离度量,用以判断两个运动的逻辑相似性,进而进行运动的检索。实验结果表明,与欧式距离和线性回归相比,该方法能够获得更高的检索精度。 展开更多
关键词 人体运动捕获数据检索 度量学习 关节相对距离方差 极大间隔最近邻 检索精度
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