基于拉普拉斯分值特征选择的运动捕获数据关键帧提取.pdf

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1、CN43—1258／TP计算机工程与科学第37卷第2期2015年2月ISSN1007-13OXComputerEngineering&ScienceVo1．37，No．2，Feb．2015文章编号：1007—130X(2015)02—0365—07基于拉普拉斯分值特征选择的运动捕获数据关键帧提取洪小娇，彭淑娟，柳欣(华侨大学计算机科学与技术学院，福建厦门361021)摘要：针对已有的运动捕获数据关键帧提取方法常常忽略运动数据局部拓扑结构特性问题，提出了一种基于拉普拉斯分值LS特征选择的人体运动数据关键帧提取方法。该方法首先从原始运动数据集中提取两种代表性的特征向量并对其归一化，利用

2、LS算法对组合后的特征向量进行打分和特征权重学习，以获取能够判别性揭示局部运动信息的特征子向量；其次，通过构建综合特征函数并基于极值判别原理，得到初始候选关键帧序列；最后，根据时间阈值约束和姿态相似判别策略，利用改进的忌一means算法对候选帧进行聚类筛选，以达到去除冗余关键帧的目的，从而得到最终关键帧序列集合。仿真实验结果表明，该方法提取的关键帧序列具有典型性，能较好地对整体运动捕获数据进行视觉概括。关键词：关键帧提取；运动捕获；局部拓扑结构；拉普拉斯分值；特征选择中图分类号：TP317．4文献标志码：Adoi：lO．3969／j．issn．1007—13OX．2015．02．0

3、27Key。_frameextractionofmotioncapturedataviaLaplacianSco0reb13asedfeatuUreselectio0nHONGXiao—jiao，PENGShu—juan，LIUXin(CollegeofComputerScienceandTechnology，HuaqiaoUniversity，Xiamen361021，China)Abstract：Existingkeyframeextractionmethodsoftenfailtorevealthelocaltopologicalstructureofmotioncaptur

4、edata．Tothiseffect，wepresentaLaplacianScore(LS)basedfeatureselectionapproachtoextractthekeyframesfromthemotioncapturedata．Theproposedapproachfirstextractstwokindsofrepresentativeandnormalizedfeaturevectorsfromtheoriginalmotioncapturedata，andthenemploysLSalgorithmtolearnthescoresandweightsofthe

5、combinedfeaturevectors．Accordingly，thediscrimi—nativefeaturesubspaceholdingthepromiseofidentifyingthelocalmotioninformationcanbeconstruc—ted．Subsequently，theinitialkeyframesequencescanbeobtainedbytheutilizationofthecomprehensivecharacteristicfunctionandtheextremediscriminationprinciple．Withthe

6、constraintsofthetimethresh—oldanddiscriminationstrategiesofsimilarposes，wefurtherutilizetheimprovedk—meansalgorithmtoclusterthecandidateframessuchthatthefinalkeyframescanbeobtainedtoremovetheredundantones．Theexperimentalresultsshowthatthetypicalkeyframesextractedbytheproposedapproachhavebetter

7、visualsummaryofthewholemotioncapturedata．Keywords：keyframeextraction；motioncapturedata；localtopologicalstructure；LaplacianScore；featUreselectj0n*收稿日期：2013一l1—21；修回日期：2014—01—23基金项目：国家自然科学基金资助项目(61202298，61202297，61300138)通信地址：361021福建省厦