基于相对位置的2阶段低级动作分割方法-江苏大学.PDFVIP

２０１７年３月 第３８卷　第２期 Ｍａｒ．２０１７ Ｖｏｌ．３８　Ｎｏ．２ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－７７７５．２０１７．０２．０１１ 基于相对位置的２阶段低级动作分割方法 杨　洋，詹永照，王新宇 （江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江２１２０１３） 摘要：为了解决由于运动捕捉数据的高维性导致传统低级算法不能很好分割动作的问题，提出了 一种基于相对位置的２阶段低级分割方法．该方法使用末端关节相对于根关节（臀）的三维位置信 息作为特征，首先采用巴特沃斯滤波器对选取的特征进行降噪，之后结合过零点检测和阈值方法找 出各维分割点，并将属于同一个末端关节的三维数据上的分割点进行综合，从而获取各个末端关节 的分割点，最后从各个末端关节的分割点融合出全身分割点．从卡耐基梅隆大学运动捕捉数据库中 选取不同种类动作共１２９４１帧用以评价所提出的方法．结果表明，该方法能够有效地对动作捕捉 数据进行分割，同基于速率的２种方法相比，所提出方法可以获得更高的查全率与准确率． 关键词：动作分割；运动捕捉；高维性；过零点检测；相对位置 中图分类号：ＴＰ３７　　文献标志码：Ａ　　文章编号：１６７１－７７７５（２０１７）０２－０１８６－０６ 引文格式：杨　洋，詹永照，王新宇．基于相对位置的２阶段低级动作分割方法［Ｊ］．江苏大学学报（自然科学版），２０１７，３８（２）： １８６－１９１． Ａｔｗｏｐｈａｓｅｌｏｗｌｅｖｅｌｍｏｔｉｏｎｄａｔａｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎ ＹＡＮＧＹａｎｇ，ＺＨＡＮＹｏｎｇｚｈａｏ，ＷＡＮＧＸｉｎｙｕ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｏｗｌｅｖｅｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｃａｎｈａｒｄｌｙａｃｈｉｅｖｅ ｓｕｉｔａｂｌｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｍｏｔｉｏｎｄａｔａｄｕｅｔｏｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ，ａｔｗｏｐｈａｓｅｌｏｗｌｅｖｅｌｍｏｔｉｏｎｄａｔａ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｓｏｆｅｎｄｊｏｉｎｔｓｒｅｌａｔｉｖｅｔｏｒｏｏｔ ｊｏｉｎｔｗｅｒｅｕｔｉｌｉｚｅｄａｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｗｅｒｅｌａｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓｅｄｔｏｒｅｍｏｖｅｎｏｉｓｅｂｙＢｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈｆｉｌｔｅｒ． Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｚｅｒｏｃｒｏｓｓｉｎｇａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔｐｏｉｎｔｓｆｏｒｅａｃｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｗｅｒｅｌｏｃａｔｅｄ ｉｎｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｅｎｄｊｏｉｎｔａｎｄｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｔｏｇｅｔｓｅｇｍｅｎｔｐｏｉｎｔｓｆｏｒｅｎｄｊｏｉｎｔ．Ｔｈｏｓｅｓｅｇｍｅｎｔｐｏｉｎｔｓ ｏｆａｌｌｅｎｄｊｏｉｎｔｓｗｅｒｅｍｅｒｇｅｄｔｏｄｅｒｉｖｅｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔｐｏｉｎｔｓｆｏｒｗｈｏｌｅｂｏｄｙ．Ｔｈｅ１２９４１ｆｒａｍｅｓｏｆｍｏｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍＣＭＵＭｏｃａｐｄａｔａｂａｓｅｗｅｒｅｅｘｐｌｏｒｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇｍｏｔｉｏｎｃａｐｔｕｒｅｄａｔａ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅ２ｖｅｌｏｃｉｔｙｂａｓｅｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａ