2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、由于物聯(lián)網(wǎng)技術在近幾年里快速發(fā)展,現(xiàn)在市場上智能硬件設備層出不跌,人們在享受信息化時代帶來的方便與利益的同時,也形成了各種各樣的海量數(shù)據(jù),人們通過各種技術手段進行信息的獲取以及對信息數(shù)據(jù)的處理。運動捕獲技術(Motions Capture)在電影、動畫、游戲,虛擬現(xiàn)實領域具有很好的應用前景。同時也越來越突出了運動捕獲設備在市場中的應用價值,驅動了大規(guī)模的人體運動數(shù)據(jù)庫的發(fā)展以及大量物體運動數(shù)據(jù)庫的更新。但是,近年來隨著各種運動數(shù)據(jù)的增長

2、,檢索能滿足特定要求的動畫運動是有難度的。與此同時對那些利用高昂的設備捕獲構建的數(shù)據(jù)庫以及大量更新的運動捕獲數(shù)據(jù)的重用成為了一個熱門的研究方向。運動檢索技術近幾年也成為運動捕獲動畫領域的主要研究重點。因此,使用手繪的人體運動圖對捕獲數(shù)據(jù)的檢索則是一種更加方便有效的人體運動檢索方法。
  本文提出了一種基于自動編碼器(Automatic Encoder,AE)和動態(tài)時間扭曲(DynamicTime Warping,DTW)相結合的運

3、動檢索方法。主要包含兩部分工作:
  (1)提出了應用代表幀及自動編碼器進行運動序列特征提取的方法。在運動序列特征學習階段,針對運動數(shù)據(jù)庫中的運動序列,首先利用模糊聚類獲取運動代表性幀,進而建立關鍵幀圖像集合,應用神經(jīng)網(wǎng)絡學習關鍵幀圖像集合,獲取自動特征編碼器,應用自動編碼器提取各個關鍵幀圖像的特征,建立運動特征數(shù)據(jù)庫。
  (2)提出了應用手繪圖查詢及DTW運動序列匹配的檢索框架。在運動檢索階段,針對待查詢運動序列,使用階

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