基于骨骼约束的人体运动捕捉数据失真恢复

针对人体运动捕捉(Motion Capture,MOCAP)数据实际采集过程中,由于光线等因素影响而可能出现的同一帧中相邻标记点在时间域上连续缺失的情形,利用MOCAP数据中存在的潜在相关性和同一运动序列中人体骨骼长度不变特性,提出一种新的MOCAP数据失真恢复算法.该算法首先对MOCAP数据进行预处理,使变换后的数据表示的是相邻标记点的相对位置的变化,由此得到人体骨骼长度约束项,再利用稀疏表示和人体骨骼长度约束项进行字典训练,最后利用训练得到的字典对缺失的数据进行恢复.通过实验对比表明该算法在提高缺失点坐标恢复精度的同时,将骨骼长度恢复精度提高到10–4 cm,验证了算法的可行性和有效性.