基于四元数描述和EMD的人体运动捕获数据检索

针对运动捕获数据的高效匹配问题,提出了一种新的基于四元数描述和EMD(Earth Mover’s Distance)的人体运动检索算法。该算法主要包括特征提取和运动匹配两部分。在特征提取部分,为了解决高维数据检索效率低的问题,引入了四元数描述符对关节点的数据信息特征进行描述,通过映射姿态分布的原始数据,并采取K-means聚类方法对待查询动作和运动数据库的特征数据进行降维并归类。在运动匹配部分,根据聚类结果,建立每个特征数据集的距离矩阵,将匹配问题转换为运输优化问题。然后,用EMD算法度量待查询动作和数据库动作之间的相似值。仿真实验结果证明了提出的算法是有效的。

基于混合光场描述符的三维目标检索研究

针对三维目标(3Dobject)检索问题,提出了一种基于新型描述符的3D目标检索方法。首先,在分析现行基于视图的3D模型描述符在描述方法上不充分的基础上,提出了混合描述符HD的总体思路。进而讨论了HD总体框架,即在光场图像阵列自适应的基础上,实现了直方图颜色描述符HCD,shock图形状描述符HSD及贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)纹理描述符HTD的优化组合。其次,讨论了HD各部分的具体实现及度量机制,最后,对HD检索性能进行了实验分析,结果表明提出的方法是优于其他基于视图的检索方法。

平稳动态系统DBN结构学习模型设计

针对动态数据挖掘问题,提出了一种平稳系统连续变量动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)结构学习模型,用于智能体的自主优化;首先给出了平稳系统连续变量结构学习的基本思路及假设条件,讨论了平稳系统连续变量DBN结构学习的模型设计问题;其次,在诸多随机过程系统文献的基础上,提出了系统的BIC评分函数,在有限时间T内的情况给出三个定义,并设计了学习的基本框架;最后,设计了平稳系统连续变量的实验模型并进行了仿真,结果表明,该模型能正确地学习出所设计的DBN结构。

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。

基于类层次对象的发动机特性计算研究

基于面向对象分析与设计的思想 ,将发动机特性计算的仿真模型概括为部件、工质流、流动关系 3个层次 ,并将这种层次关系表达为类属层次结构。通过一个涡扇发动机特性计算的实例 ,验证了这种建模方式的可扩充能力和重用性。

基于多视角视频的运动重建

为了更逼真地从视频图像序列中实现三维人体骨架动画形式的提取,以便进一步地对人体运动进行分析与研究,提出了一种基于多视角视频的运动重建的方法。该方法充分利用了标记点的信息,其核心步骤有标定摄像机,提取标记点,跟踪标记点和人体运动三维重建四个主要方面。其中,在跟踪标记点时,使用了基于多视觉的目标跟踪算法,该算法由结合了扩展卡尔曼滤波预测与标记点轨迹平滑性约束所构成的双目立体视觉跟踪与多目视觉数据融合两个方面。实验结果证明了所提方法的有效性与可行性。