[發明專利]用于人體運動捕捉數據檢索的高維空間超球覆蓋方法

有效

• 申請號: 200810228059.0
• 申請日: 2008-10-11
• 公開（公告）號: CN101661492A
• 公開（公告）日: 2010-03-03
• 發明（設計）人: 魏小鵬;肖伯祥;張強
• 申請（專利權）人: 大連大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 大連八方知識產權代理有限公司
• 代理人: 衛茂才

1.一種用于人體運動捕捉數據檢索的高維空間超球覆蓋方法，包括將基于C++程序設計語言和OpenGL圖形庫開發的人體運動捕捉數據檢索系統裝入計算機和對人體運動捕捉數據庫進行構建、初始化的步驟，其特征在于，還包括以下步驟：

(1)、本方法中的檢索條件為一組同類運動片斷，選取關鍵姿態并以類型序號(P1，P2，……，Pn)作為標記；

(2)、對人體運動數據進行規范化，選取Root節點為坐標原點，記作O，以Root節點至LowerBack節點的向量為Y軸，記作OY，以RightHip節點至LeftHip節點的向量為預定的X軸，記作OX’，以右手定則計算OX’與OY的正交向量，作為Z軸OZ，再以OY和OZ為基準以右手定則計算正交向量作為最終的X軸，記作OX，所有向量均為單位向量，這樣針對每一幀運動數據建立起一個局部坐標系。將所有人體運動數據，包括運動檢索數據庫和檢索條件，進行局部坐標系轉化，完成規范化，規范化后的運動數據具有統一的位置、朝向和尺度，為進一步的特征選取奠定基礎；

(3)、運動特征提取，選取8個骨骼朝向向量作為特征參考(V1-V8)，計算其單位向量，并構造為一個24維的特征向量M²⁴＝(X_V1，Y_V1，Z_V1，X_V2，…，Z_V8)，針對所有人體運動數據，包括運動檢索數據庫和檢索條件，進行特征提取，并根據數據庫中的特征向量構造特征向量數據庫；

(4)、根據檢索條件特征向量構造高維空間(此處為24維)超球覆蓋區域，并作為該運動的特征區域，構造方法為：

Mj,kn=(X1,(j,k),X2,(j,k),X3,(j,k),...,Xn,(j,k))Mj,kn∈Rn,j∈[1,m],k=[1,p]sj,k={Yn|||Yn-Mj,kn||≤δ}Yn∈Rn,j∈[1,m],k=[1,p]Dk=S1,k∪S2,k∪S3,k∪,...,∪Sm,k,k∈[1,p]]]>

其中，是一個檢索條件中的關鍵姿態P_k的特征向量，n為維數24，m是關鍵姿態P_k的特征向量的個數，δ為覆蓋區域閾值，此處取為2.0，p為檢索條件中關鍵姿態的個數，S_j，k是關鍵姿態P_k的特征覆蓋區域，D_k是檢索條件特征覆蓋區域；

(5)循環運動數據的特征向量數據庫，將每一個特征向量，來源于一個運動中的一幀數據，作為高維空間中的一點，判斷其是否屬于檢索條件中的關鍵姿態類別P_k，若是，以檢索條件的類型序號Pk作為標記，不從屬于任何檢索條件中的關鍵姿態類別的幀以NULL標記；

(6)、定義覆蓋序列，該序列即為運動數據庫中某一個運動中所有幀的從屬標記的排列，覆蓋序列的數量等于數據庫中運動的數量；

(7)、評價覆蓋序列與檢索序列的相似程度，定義相似度分式，即以覆蓋序列中所有元素中包含的檢索序列種元素類型個數為分子，以檢索序列中類型個數為分母的分數值，相似度取值范圍為[0-1]。