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基于卷积神经网络的Leap Motion运动数据优化网络
被引量：
2
1
作者
张欣天
谢文军
+1 位作者
李书杰
刘晓平
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期439-447,共9页
为提高Leap Motion设备的采集精准度,解决自遮挡、采样频率不稳定等设备固有问题,首先,设计了使用Leap Motion和动作捕捉设备的手部多模态同步运动采集方案,采集了日常动作数据集;其次,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural net...
为提高Leap Motion设备的采集精准度,解决自遮挡、采样频率不稳定等设备固有问题,首先,设计了使用Leap Motion和动作捕捉设备的手部多模态同步运动采集方案,采集了日常动作数据集;其次,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的Leap Motion手部运动数据优化方法,使用日常动作数据集训练Leap Motion数据到动作捕捉数据的映射网络;最后,提出手指平面约束,确保网络输出数据保持稳定的手部骨骼结构.通过15名志愿者采集了6类动作共967550帧的同步运动数据集,进行了手指平面约束有效性、动作一致性实验,并与双向循环自编码器(bidirectional recurrent autoencoder,BRA)、双向编解码器(encoder-bidirectional-decoder,EBD)方法进行了精度对比.结果表明,文中方法支持使用Leap Motion获取固定采样频率且近似动捕设备精度的手部运动数据,效果较BRA和EBD更加稳定平滑.将文中方法应用于康复游戏中,明显减少了交互动作识别的错误次数.
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关键词
运动数据优化
Leap
Motion
卷积神经网络
多模态
数据
集
自遮挡
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的Leap Motion运动数据优化网络
被引量：
2
1
作者
张欣天
谢文军
李书杰
刘晓平
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学软件学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期439-447,共9页
基金
国家自然科学基金(61877016,61972128,61702155)
中央高校基本科研业务经费(JZ2018HGTA0215).
文摘
为提高Leap Motion设备的采集精准度,解决自遮挡、采样频率不稳定等设备固有问题,首先,设计了使用Leap Motion和动作捕捉设备的手部多模态同步运动采集方案,采集了日常动作数据集;其次,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的Leap Motion手部运动数据优化方法,使用日常动作数据集训练Leap Motion数据到动作捕捉数据的映射网络;最后,提出手指平面约束,确保网络输出数据保持稳定的手部骨骼结构.通过15名志愿者采集了6类动作共967550帧的同步运动数据集,进行了手指平面约束有效性、动作一致性实验,并与双向循环自编码器(bidirectional recurrent autoencoder,BRA)、双向编解码器(encoder-bidirectional-decoder,EBD)方法进行了精度对比.结果表明,文中方法支持使用Leap Motion获取固定采样频率且近似动捕设备精度的手部运动数据,效果较BRA和EBD更加稳定平滑.将文中方法应用于康复游戏中,明显减少了交互动作识别的错误次数.
关键词
运动数据优化
Leap
Motion
卷积神经网络
多模态
数据
集
自遮挡
Keywords
motion data optimization
Leap Motion
convolutional neural networks
multi-modal synchronous dataset
self-occlusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的Leap Motion运动数据优化网络
张欣天
谢文军
李书杰
刘晓平
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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