计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2008年
12期
2145-2153
,共9页
向坚%郭同强%吴飞%庄越挺%叶绿
嚮堅%郭同彊%吳飛%莊越挺%葉綠
향견%곽동강%오비%장월정%협록
运动捕获数据库%Isomap%特征核函数%双向参考索引%运动检索
運動捕穫數據庫%Isomap%特徵覈函數%雙嚮參攷索引%運動檢索
운동포획수거고%Isomap%특정핵함수%쌍향삼고색인%운동검색
因为运动特征数据的高维复杂性,采用非线性的Isomap流形学习的降维算法来对运动特征数据进行降维,为了能让Isomap方法处理训练数据集之外的数据,通过学习主成分特征核函数逼近降维结果,以扩展传统Isomap的局限性.在运动数据降维之后,为大规模运动捕获数据库建立一种双向参考索引(DRI),在检索过程中索引用来排除绝大部分与查询例子无关的运动数据,这样运动检索中的相似度的计算通过索引被缩小到一个小范围候选数据集合中,避免了大量不必要的匹配开销,从而提高了检索的效率.
因為運動特徵數據的高維複雜性,採用非線性的Isomap流形學習的降維算法來對運動特徵數據進行降維,為瞭能讓Isomap方法處理訓練數據集之外的數據,通過學習主成分特徵覈函數逼近降維結果,以擴展傳統Isomap的跼限性.在運動數據降維之後,為大規模運動捕穫數據庫建立一種雙嚮參攷索引(DRI),在檢索過程中索引用來排除絕大部分與查詢例子無關的運動數據,這樣運動檢索中的相似度的計算通過索引被縮小到一箇小範圍候選數據集閤中,避免瞭大量不必要的匹配開銷,從而提高瞭檢索的效率.
인위운동특정수거적고유복잡성,채용비선성적Isomap류형학습적강유산법래대운동특정수거진행강유,위료능양Isomap방법처리훈련수거집지외적수거,통과학습주성분특정핵함수핍근강유결과,이확전전통Isomap적국한성.재운동수거강유지후,위대규모운동포획수거고건립일충쌍향삼고색인(DRI),재검색과정중색인용래배제절대부분여사순례자무관적운동수거,저양운동검색중적상사도적계산통과색인피축소도일개소범위후선수거집합중,피면료대량불필요적필배개소,종이제고료검색적효솔.
