基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法

来源：江苏大学学报·自然科学版杂志2015年第3期北京时间：

作者：杨洋,詹永照,王新宇

单位：江苏大学 计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013

摘要：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

基金资助：<p>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）</p>