[发明专利]基于自适应阈值的运动捕捉数据的关键帧提取方法

权利要求书

1.一种基于自适应阈值的运动捕捉数据的关键帧提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、利用四元数间距表示相邻帧间人体各个关节的旋转变化的差异；

S2、用相邻帧间四元数间距的均值为初始阈值来提取初始关键帧；并通过所述关键帧的压缩比率是否为期望的压缩比率或是通过初始关键帧数目与实际过程中得到的关键帧数目的对比调节阈值，迭代比较调节，当得到期望的关键帧或是满足终止条件时，得到关键帧；

所述压缩比率为关键帧数目/运动序列总的帧数目。

2.根据权利要求1所述基于自适应阈值的运动捕捉数据的关键帧提取方法，其特征在于，步骤S1的具体过程为：

设S=ω∈R，V=(x,y,z)∈R³，四元数可以表示为q=[s,V]=[ω，x,y,z]；其中，s和V分别表示四元数q的标量部分和三维向量部分；ω是标量部分的值，x,y,z即四元数的三维向量坐标。

假设两个四元数分别为q₁=[s₁,v₁],q₂=[s₂,v₂],则它们之间的四元数乘法为：

q₁q₂＝[s₁s₂-v₁·v₂，s₁v₂+s₂v₁+v₁×v₂]    (1)

如果四元数的模则称为单位四元数，且两个单位四元数相乘仍为单位四元数，于是定义如果q₁和q₂都是单位四元数，且q₂q₁^-1=[ω,x，y,z]，那么表示q₁和q₂所产生的旋转之间的差异，可以用一个角度表示，称为两者间的四元数间距：

d(q₁，q₂)＝arccosw     (2)

人体运动可由一离散时间向量函数m(t)＝[p(t),q₁(t),q₂(t),…，q_n(t)](1≤t≤T)表示，其中p(t)表示跟关节的平移运动，q_i(t)表示关节i的旋转运动，T表示运动序列终止的时间点；定义设m(t₁)，m(t₂)为不同时刻t₁，t₂上的两帧，它们之间的距离定义为：

D(t1,t2)=||m(t1)-m(t2)||=Σnαid(qi(t1),qi(t2))---(3)]]>

其中α_i表示各个关节的重要度，即权值系数，D(t₁,t₂)表示这两个不同时刻帧之间的四元数距离。