多粒度运动分割的时频分析算法

发布时间：2019-04-10 09:10

【摘要】：针对运动捕获数据分割问题,提出一种基于时频分析的多粒度分割算法.该算法在时域分析阶段利用稀疏重构对运动序列进行预分割,通过多尺度时序关联方法将原始运动序列分割为独立行为片段和混合运动基元,实现粗粒度分割;进一步,在频域分析阶段先在主频率下对每个独立行为片段进行特征提取,再结合零速度穿越点检测和自适应K-means算法将每个独立行为片段分割为多个重复子周期片段,实现细粒度分割.实验结果表明,预分割及多尺度分割策略的使用使得分割准确率更高,对混合运动基元的识别和分割更为精准,而且在主频率下进行特征提取使得算法对噪声具有更好的鲁棒性.
[Abstract]:In this paper, a multi-granularity segmentation algorithm based on time-frequency analysis is proposed for motion capture data segmentation. the method comprises the following steps of: performing pre-segmentation on a motion sequence by using a sparse reconstruction in a time domain analysis stage, dividing an original motion sequence into a separate behavior segment and a mixed motion primitive by a multi-scale time sequence correlation method, and realizing coarse grain size segmentation; and further, In that frequency domain analysis stage, the feature extraction is carried out on each independent behavior segment at the main frequency, and the zero-speed crossing point detection and the adaptive K-means algorithm are combined to divide each independent behavior segment into a plurality of repeated sub-periodic segments, so that fine-grained segmentation is realized. The experimental results show that the use of the pre-segmentation and multi-scale segmentation strategy makes the segmentation accuracy higher, the identification and segmentation of the mixed motion primitive is more accurate, and the feature extraction is carried out at the main frequency, so that the algorithm has better robustness to noise.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61370167,61602146) 中央高校基本科研业务费专项资金(JZ2016HGBZ1049)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2455668