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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Content-Based Retrieval of Motion Capture Data Using Short-Term Feature Extraction 단기 특징 추출을 사용한 모션 캡처 데이터의 콘텐츠 기반 검색

Jianfeng XU, Haruhisa KATO, Akio YONEYAMA

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요약 :

본 논문에서는 동일한 모션 카테고리에서 다양한 변형이 존재하는 대규모 데이터베이스를 재사용하기 위해 필요한 모션 캡쳐 데이터에 대한 콘텐츠 기반 검색 알고리즘을 제시합니다. 가장 어려운 문제는 논리적으로 유사한 모션이 카테고리의 모션 변화로 인해 수치적으로 유사하지 않을 수 있다는 것입니다. 우리의 알고리즘은 쿼리와 논리적으로 유사한 동작을 효과적으로 검색할 수 있으며, 여기서 새로운 단기 기능 간의 거리 측정법은 시스템의 기본 구성 요소로 적절하게 정의됩니다. 전체 모션 캡처 시퀀스를 여러 개의 작은 중첩 클립으로 나눈 후 관절 속도의 단기 분석을 기반으로 특징을 추출합니다. 각 클립에서 우리는 관절 속도의 크기뿐만 아니라 동적 패턴도 특징으로 선택하여 카테고리에 중요한 모션 정보를 유지하면서 모션 변형을 삭제할 수 있습니다. 동시에 데이터 양이 줄어들어 계산 비용이 절감됩니다. 추출된 특징을 사용하여 두 모션 클립 간의 새로운 거리 측정법을 정의합니다. 동적 시간 왜곡을 통해 두 모션 캡처 시퀀스 간의 모션 차이 측정이 계산됩니다. 그런 다음 쿼리가 주어지면 모션 비유사성 측정에 따라 데이터 세트의 모든 모션 순위를 매깁니다. 190개 이상의 동작으로 구성된 테스트 데이터 세트에서 수행된 우리의 실험은 인기 있는 평가 척도에 따라 우리의 알고리즘이 두 가지 기존 방법에 비해 성능을 크게 향상시키는 것을 보여줍니다. P(NR).

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.9 pp.1657-1667
발행일
2009/09/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.1657
원고의 종류
PAPER
범주
콘텐츠기술과 웹정보시스템

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