[发明专利]一种基于系统发生树的运动数据集浏览方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种运动捕获数据集的资源浏览方法，属于计算机三维动画技术及多媒体数据处理技术领域。

背景技术

运动捕获技术能够精确地测量、跟踪、记录物体在三维空间中的运动轨迹，该技术起源于20世纪70年代末，经历了近几十年的发展，捕获技术日趋成熟。当前，动作捕获已经成为计算机动画、虚拟现实、计算机视觉、生物医疗等重要的数据获取手段。由于各种应用的迫切需要以及商业捕获设备的广泛推广，目前已经出现了越来越多的大型运动捕获数据库，如美国卡内基梅隆大学的运动捕获数据库(http://mocap.cs.cmu.edu)等。随着种类繁多、风格各异的各种运动数据的大量采集，必须要采取有效的管理方法和技术手段，才能充分发挥运动捕获数据库的作用。

如何从运动捕获数据库中获取用户所需要的人体运动数据已经成为运动捕获数据有效利用的关键问题。总体上，从运动捕获数据集中获取所需的目标资源主要有基于文本的检索方法、基于实例的检索方法以及探索式浏览方法。传统的基于文本的检索方法存在着人工标注费时费力且易造成主观理解不统一等问题，难以被用来进行有效的运动数据检索。在基于实例的检索中，用户提供查询实例来表达查询概念，系统根据运动资源库中的数据和查询实例在特征空间上的相似程度返回响应结果，这种方式一般适用于具有明确查询概念且只需要极少用户参与就能够获得期望结果的资源获取。当用户的查询概念难以采用实例进行表达或者用户并没有明确查询概念的情况下，探索式浏览则能够为其目标资源的获取提供支持。探索式浏览帮助用户获得对运动资源库的整体概念和结构组成的认知，并进而支持其对所需目标资源的获取。探索式浏览将资源获取问题作为一个人机交互问题，系统通过交互、可视化等技术手段为用户提供关于当前认知问题上下文，用户通过对系统提供信息的理解和学习不断获得对于期望获取资源更加清晰的认知，并最终获得所需的数据资源。在系统的长期使用过程中，通过对整个数据资源库的浏览，用户对于数据资源库的整体有了逐渐清晰的认识，从而有助于其更加高效地从数据资源库中获取所需的目标资源。

在文献Heesch D.A survey of browsing models for content based image retrieval[J].Multimedia Tools and Applications.2008,40(2):261-284中，Heesch指出，探索式浏览能够有效支持概念查询和模糊目标查询、能够充分利用用户的认知能力以及具有快速响应的优点。针对图像、视频、三维模型数据集，研究者已经提出了一定数量的探索式浏览方法，然而当前，为满足探索式浏览的运动捕获数据组织研究仍然处于起始阶段，只有少数的方法被提出用来专门解决这一问题。Schroeder等人在文献Schroeder D,Korsakov F,Mai-Ping Knip C,et al.Trend-Centric Motion Visualization:Designing and Applying a New Strategy for Analyzing Scientific Motion Collections[J].Visualization and Computer Graphics,IEEE Transactions on,2014,11(20):2644-2653中提出了一种以运动趋势为中心的运动数据浏览和分析方法，然而该方法适用的数据集中的运动数据必须属于同一类型，而本发明适用的数据集则包含了多种不同类型的运动。与本发明工作最为接近的是Bernard等人在文献Bernard J,Wilhelm N,Kruger B,et al.MotionExplorer:Exploratory search in human motion capture data based on hierarchical aggregation[J].Visualization and Computer Graphics,IEEE Transactions on,2013,19(12):2257-2266中提出的以姿态为中心的探索式浏览方法。