[发明专利]基于一种新的距离特征的人体运动分割

说明书

技术领域本发明涉及基于一种新的距离特征的人体运动分割，属于图像处理技术领域。

背景技术近年来，随着计算机软硬件技术的进步，运动捕捉技术得到了飞速的发展。运动捕捉数据被广泛的应用在越来越多的领域，例如，电影，动画，游戏等。同时，许多大规模的人体运动捕捉数据库出现在商业和研究领域。运动分割的目的是从原始的长序列的运动捕捉数据中得到多段具有独立语义的运动片段，这样在许多应用中都有好处，比如，运动索引，运动合成，运动传输等。虽然我们可以采用手工的方式去进行分割，但是，这样会消耗大量的人力和时间，而且是非常复杂、辛苦。

发明内容为了克服上述的不足，本发明的目的在于提出了基于一种新的距离特征的人体运动分割，该方法通过提取了9个新的距离特征来进行降维，着重解决针对多种运动类型的长序列的人体运动精确的分割为具有独立语义的单个运动类型的运动片段问题，从而提高分割的精确度，使得在处理过程中无需手工干预。

本发明采取的技术方案如下：

第一步，选择一组新的关节距离作为距离特征；

所述关节距离的计算方法是：首先将BVH文件中的保存的欧拉角转换成关节点的绝对空间坐标，计算方法如下：

根据欧拉角的表示方法，子关节局部坐标系相对于父关节局部坐标系的转换矩阵M＝[RT]，

所述R为局部坐标系下的旋转矩阵，R＝rot(α_z)rot(α_y)rot(α_x)，(α_z,α_y,α_x)为子关节相对于父关节绕z，y，x轴的旋转角度；T为局部坐标系下的位移矩阵，T＝[T_xT_yT_z]，(T_x,T_y,T_z)为子关节相对于父关节沿x，y，z轴的位移量；

求出子关节在其父关节的局部坐标系下的坐标V_i＝M*V_i+1；

所述V_i+1作为子关节在自身局部坐标系下的坐标，所述V_i为子关节在父关节的局部坐标下的坐标；

继续求子关节在世界坐标系下的空间坐标，依次类推，此时设V_i+1作为子关节在自身局部坐标系下的坐标，设V_i为子关节在世界坐标系下的坐标，则：

V_i(j)＝M(root)*...*M(grandparent)*M(parent)*V_i+1(j)，

其次根据欧式距离公式，求出相应关节点之间的距离：

|B(k)→|=Fi-Fj=(xi-xj)2+(yi-yj)2+(zi-zj)2;]]>