基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法
【專利摘要】本發(fā)明提出的基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，步驟一、在脫機(jī)狀態(tài)下，提取出與動(dòng)作相關(guān)的多類數(shù)據(jù)，構(gòu)建成原始的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟二、在聯(lián)機(jī)狀態(tài)下，使用動(dòng)作捕捉技術(shù)獲取稀疏關(guān)節(jié)的動(dòng)作數(shù)據(jù)作為動(dòng)作重建的輸入信號(hào)；步驟三、對(duì)所述的輸入信號(hào)做數(shù)字相似性構(gòu)建，得到數(shù)值差異值滿足一定閾值條件的檢索結(jié)果；步驟四、對(duì)所述的檢索結(jié)果做時(shí)間持續(xù)性構(gòu)建，得到時(shí)間軸上連續(xù)不斷的檢索結(jié)果序列；步驟五、對(duì)步驟四得到的檢索結(jié)果序列做幾何相似性構(gòu)建，得到姿態(tài)的邏輯和數(shù)字相似性統(tǒng)一的檢索結(jié)果序列；步驟六、對(duì)步驟五得到的檢索結(jié)果序列進(jìn)行重建代價(jià)優(yōu)化，將重建代價(jià)最小的檢索結(jié)果序列的最后一幀作為當(dāng)前幀的重建結(jié)果。
【專利說明】
基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)，尤其涉及一種低成本、高效率的基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域。
技術(shù)背景
[0002]單兵是部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力的最基本單元，提高單兵訓(xùn)練水平和裝備水平有利于部隊(duì)整體戰(zhàn)斗力的提高。動(dòng)作捕捉技術(shù)已廣泛應(yīng)用于步態(tài)分析、生物力學(xué)、人機(jī)工程、人機(jī)交互與控制、醫(yī)學(xué)分析等領(lǐng)域，動(dòng)捕技術(shù)貼近單兵訓(xùn)練實(shí)際需求，應(yīng)用動(dòng)捕技術(shù)可以有效提高單兵裝備研制、訓(xùn)練效能評(píng)估及驗(yàn)證、以及單兵訓(xùn)練時(shí)的科學(xué)性和動(dòng)態(tài)監(jiān)控能力，然而高成本已經(jīng)成為了阻礙這項(xiàng)技術(shù)在單兵訓(xùn)練領(lǐng)域的應(yīng)用和普及，研究低成本、滿足廣泛應(yīng)用環(huán)境的運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)將成為新一代人機(jī)交互發(fā)展的迫切要求。
[0003]慣性動(dòng)捕設(shè)備有著成本低、應(yīng)用限制少等特點(diǎn)，通過少量傳感器，基于一定規(guī)模的運(yùn)動(dòng)庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)作重建來達(dá)到動(dòng)作捕捉的目的。此方法并不是簡(jiǎn)單的搜索，其難點(diǎn)是在使用少量傳感器時(shí)，傳感器傳出的信號(hào)與運(yùn)動(dòng)庫(kù)中的原始信息相比存在維度低、抖動(dòng)大、屬性不匹配的問題，且搜索效率低，搜索結(jié)果不準(zhǔn)確，無法達(dá)到實(shí)用水平。
[0004]在2011年，波恩大學(xué)的Jochen Tautges和Arno Zinke提出了一套基于稀疏加速度傳感器的動(dòng)作重建方法。但是該方法復(fù)雜性高、效率低，且平均重建誤差大，算法的適應(yīng)性和穩(wěn)定性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提出的基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，解決了低維角加速度在高維角度運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)上信息檢索的跨越問題，保證了重建姿態(tài)的在數(shù)字-邏輯上相似性的統(tǒng)一。
[0006]本發(fā)明基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，包括以下步驟:
[0007]步驟一、在脫機(jī)狀態(tài)下，首先選擇豐富、多樣化的動(dòng)作文件，提取出與動(dòng)作相關(guān)的多類數(shù)據(jù)，構(gòu)建成原始的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0008]步驟二、在聯(lián)機(jī)狀態(tài)下，使用動(dòng)作捕捉技術(shù)獲取稀疏關(guān)節(jié)的動(dòng)作數(shù)據(jù)作為動(dòng)作重建的輸入信號(hào)；
[0009]步驟三、對(duì)所述的輸入信號(hào)做數(shù)字相似性構(gòu)建，得到數(shù)值差異值滿足一定閾值條件的檢索結(jié)果；
[0010]步驟四、對(duì)所述的檢索結(jié)果做時(shí)間持續(xù)性構(gòu)建，得到時(shí)間軸上連續(xù)不斷的檢索結(jié)果序列；
[0011]步驟五、對(duì)步驟四得到的檢索結(jié)果序列做幾何相似性構(gòu)建，得到姿態(tài)的邏輯和數(shù)字相似性統(tǒng)一的檢索結(jié)果序列；
[0012]步驟六、對(duì)步驟五得到的檢索結(jié)果序列進(jìn)行重建代價(jià)優(yōu)化，將重建代價(jià)最小的檢索結(jié)果序列的最后一幀作為當(dāng)前幀的重建結(jié)果。
[0013]進(jìn)一步地，所述的多類數(shù)據(jù)包括位置、角度、旋轉(zhuǎn)角、旋轉(zhuǎn)角速度、旋轉(zhuǎn)角加速度。
[0014]進(jìn)一步地，在步驟一中為所述的原始的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)建立K-D樹索引結(jié)構(gòu)。
[0015]本發(fā)明的有益效果:在脫機(jī)狀態(tài)下，構(gòu)建動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)，為數(shù)據(jù)庫(kù)建立基于K-D樹的索引結(jié)構(gòu)。在聯(lián)機(jī)狀態(tài)下，首先對(duì)輸入信號(hào)做數(shù)字相似性構(gòu)建得到相應(yīng)檢索結(jié)果;然后對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行時(shí)間連續(xù)性構(gòu)建，得到相應(yīng)結(jié)果;再對(duì)此檢索結(jié)果進(jìn)行幾何相似性構(gòu)建;對(duì)最后的檢索結(jié)果做重建代價(jià)優(yōu)化，將重建代價(jià)最小的檢索結(jié)果作為當(dāng)前幀的重建結(jié)果。
【附圖說明】
[0016]圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0017]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0018]本發(fā)明基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法的具體實(shí)施例，包括以下步驟:
[0019]I)選擇免費(fèi)開放的HDM05動(dòng)作庫(kù)作為動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)的來源；
[0020]2)將全部的216個(gè)動(dòng)作片段文件全部讀到動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)中，以幀為單位從新組織，且每連續(xù)的4幀以均值為基礎(chǔ)合成一幀，共得到約26萬幀，每幀93個(gè)維度的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0021 ] 3)分別計(jì)算出每一幀對(duì)應(yīng)的位置、旋轉(zhuǎn)角、旋轉(zhuǎn)角速度和旋轉(zhuǎn)角加速度；
[0022]5)為每一幀旋轉(zhuǎn)角加速度數(shù)據(jù)建立基于K-D樹的索引結(jié)構(gòu)；
[0023]6)在聯(lián)機(jī)狀態(tài)下，使用FAB慣性動(dòng)作捕捉設(shè)備獲取4個(gè)關(guān)節(jié)(左、右小臂和小腿)的加速度數(shù)據(jù)作為動(dòng)作重建的輸入信號(hào)；
[0024]7)利用k-最近鄰檢索，得到數(shù)字相似性最強(qiáng)的10個(gè)檢索結(jié)果，若是程序第一次執(zhí)行到此，則連續(xù)進(jìn)行4次k-最近鄰檢索；
[0025]8)結(jié)合前3次的檢索結(jié)果，對(duì)以上10個(gè)檢索結(jié)果進(jìn)行時(shí)間持續(xù)性構(gòu)建，得到幀編號(hào)連續(xù)的m(m> = 0)個(gè)檢索結(jié)果序列；
[0026]9)對(duì)以上m個(gè)檢索結(jié)果序列進(jìn)行幾何相似性構(gòu)建，若m = 0，則跳過此步驟，若m>0，則對(duì)10個(gè)檢索結(jié)果進(jìn)行角加速度重算，得到M(0〈M〈 = 10)個(gè)與輸入信號(hào)幾何相似性最強(qiáng)的檢索結(jié)果序列。
[0027]10)計(jì)算M個(gè)檢索結(jié)果序列的重建代價(jià)，將重建代價(jià)最小的檢索結(jié)果序列的最后一幀作為當(dāng)前幀的重建結(jié)果。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟一、在脫機(jī)狀態(tài)下，首先選擇豐富、多樣化的動(dòng)作文件，提取出與動(dòng)作相關(guān)的多類數(shù)據(jù)，構(gòu)建成原始的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)； 步驟二、在聯(lián)機(jī)狀態(tài)下，使用動(dòng)作捕捉技術(shù)獲取稀疏關(guān)節(jié)的動(dòng)作數(shù)據(jù)作為動(dòng)作重建的輸入信號(hào)； 步驟三、對(duì)所述的輸入信號(hào)做數(shù)字相似性構(gòu)建，得到數(shù)值差異值滿足一定閾值條件的檢索結(jié)果； 步驟四、對(duì)所述的檢索結(jié)果做時(shí)間持續(xù)性構(gòu)建，得到時(shí)間軸上連續(xù)不斷的檢索結(jié)果序列； 步驟五、對(duì)步驟四得到的檢索結(jié)果序列做幾何相似性構(gòu)建，得到姿態(tài)的邏輯和數(shù)字相似性統(tǒng)一的檢索結(jié)果序列； 步驟六、對(duì)步驟五得到的檢索結(jié)果序列進(jìn)行重建代價(jià)優(yōu)化，將重建代價(jià)最小的檢索結(jié)果序列的最后一幀作為當(dāng)前幀的重建結(jié)果。2.如權(quán)利要求1所述的基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，其特征在于，進(jìn)一步地，所述的多類數(shù)據(jù)包括位置、角度、旋轉(zhuǎn)角、旋轉(zhuǎn)角速度、旋轉(zhuǎn)角加速度。3.如權(quán)利要求1或2所述的基于稀疏輸入信號(hào)的動(dòng)作重建方法，其特征在于，進(jìn)一步地，在步驟一中為所述的原始的動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)建立K-D樹索引結(jié)構(gòu)。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK105912983SQ201610202350
【公開日】2016年8月31日
【申請(qǐng)日】2016年4月1日
【發(fā)明人】黃天羽, 崔麗君, 丁剛毅
【申請(qǐng)人】北京理工大學(xué)