计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
11期
178-182
,共5页
人体运动捕获数据%半监督%距离学习%相似性度量%检索%识别精度
人體運動捕穫數據%半鑑督%距離學習%相似性度量%檢索%識彆精度
인체운동포획수거%반감독%거리학습%상사성도량%검색%식별정도
human motion capture data%semi-supervised%distance learning%similarity measurement%retrieval%identification precision
人体运动捕获技术的发展使得运动捕获数据不断积累，人体运动的检索技术成为运动数据管理和重用过程中的关键环节。由于逻辑相似的运动在数值上并不一定相似，使用欧式距离度量2个运动间的逻辑相似性难以取得理想的结果。为此，提出一种半监督的距离度量学习算法，利用带标记的运动和未标记运动进行训练以得到运动间的马氏距离度量，从而判断2个运动之间的逻辑相似性，实现运动检索。实验结果表明，与现有的大部分检索算法相比，该算法能够得到更高的查询精度，且没有任何人工干预，可应用于自动检索领域。
人體運動捕穫技術的髮展使得運動捕穫數據不斷積纍，人體運動的檢索技術成為運動數據管理和重用過程中的關鍵環節。由于邏輯相似的運動在數值上併不一定相似，使用歐式距離度量2箇運動間的邏輯相似性難以取得理想的結果。為此，提齣一種半鑑督的距離度量學習算法，利用帶標記的運動和未標記運動進行訓練以得到運動間的馬氏距離度量，從而判斷2箇運動之間的邏輯相似性，實現運動檢索。實驗結果錶明，與現有的大部分檢索算法相比，該算法能夠得到更高的查詢精度，且沒有任何人工榦預，可應用于自動檢索領域。
인체운동포획기술적발전사득운동포획수거불단적루，인체운동적검색기술성위운동수거관리화중용과정중적관건배절。유우라집상사적운동재수치상병불일정상사，사용구식거리도량2개운동간적라집상사성난이취득이상적결과。위차，제출일충반감독적거리도량학습산법，이용대표기적운동화미표기운동진행훈련이득도운동간적마씨거리도량，종이판단2개운동지간적라집상사성，실현운동검색。실험결과표명，여현유적대부분검색산법상비，해산법능구득도경고적사순정도，차몰유임하인공간예，가응용우자동검색영역。
With the rapid development of the human motion capture technology,large amount of motion capture data is gradually accumulated,then human motion retrieval and recognition technology becomes the essential issue for motion data management and reuse. Logically similar motions may be numerically dissimilar, so it is difficult to get feasible results if the logical similarity between two movements is measured with Euclidean distance. This paper presents a semi-supervised distance learning method for measuring the logical similarity with Mahalanobis distance which is trained by labeled and unlabeled motion data. Experimental evaluation result of the method shows that the proposed method is effective for motion retrieval.
