基于PCA和马氏距离的运动捕捉数据分割方法  

Motion capture data segmentation based on PCA and Mahalanobis distance

作　　者：刘晓平[1] 陆劲挺[1] 夏新宇[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009

出　　处：《合肥工业大学学报（自然科学版）》2014年第5期563-566,共4页Journal of Hefei University of Technology：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61070124);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120111110003)

摘　　要：文章提出了一种基于PCA和马氏距离的运动捕捉数据分割方法。首先对原始运动序列进行主成分分析,将其投影至低维子空间,然后在子空间中计算指定窗口数据的平均马氏距离,并通过检测平均马氏距离曲线的特征判定分割帧,最后用实验验证了该运动分割方法的有效性。In this paper,a motion capture data segmentation method based on principal component analysis（PCA）and Mahalanobis distance is proposed.First,the original data is mapped to its subspace by PCA.Then the average Mahalanobis distances are calculated in specified windows.By detecting the features of the average Mahalanobis distance curve,the segmentation frames are acquired.Finally,the experimental results show the effectiveness of the method.

关 键 词：运动捕捉 运动编辑 运动分割 主成分分析 马氏距离 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]