[发明专利]一种基于稀疏表达的运动数据压缩方法

摘要

本发明为一种基于稀疏表达的运动数据压缩方法，该方法首先对输入的运动数据进行分析生成稀疏表达字典；然后基于稀疏表达字典对运动数据中的每一帧进行稀疏线性表达；最后用K-SVD算法对字典和稀疏表示进行迭代优化。本方法在将重建误差控制在合理范围的前提下，可以达到较高的压缩比，特别适用于对较短运动数据的压缩。

主权项

一种面向运动数据的压缩方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：（1）运动数据采集：采集人体运动时的关节点运动轨迹，并存为bvh或trc格式的运动数据文件；（2）解析运动数据文件：将运动数据文件中的运动数据Y和其他数据H（包括模型信息、帧数、采样率等）进行区分；（3）运动数据字典生成：通过K‑means聚类算法将运动数据Y聚为K类，生成初始化的运动数据字典D(0)，其中，K为字典大小；（4）稀疏表达求解：对运动数据Y中每一帧的信息用步骤3中生成的初始化的运动数据字典D(0)进行线性表达，并用Sparse方法求解运动数据Y的稀疏表达矩阵A，该稀疏表达矩阵A即为运动数据Y的压缩形式；（5）应用K‑SVD优化方法对步骤3生成的初始化的运动数据字典D(0)和步骤4生成的稀疏表达矩阵A进行迭代优化，得到优化后的运动数据字典D优化和优化后的稀疏表达矩阵A优化，减小步骤4带来的数据重建误差；（6）后续无损编码压缩：该步骤对步骤2中抽取的其他数据H、步骤5中生成的优化后的运动数据字典D优化和优化后的稀疏表达矩阵A优化进行Huffman编码压缩，得到最终压缩后的二进制数据文件，压缩过程完成。