| 主权项 |
一种基于最小二乘距离特征曲线的人体运动序列分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获得人体运动序列；S2、选择人体姿态模板，用作最小二乘距离的比较标准；S3、利用奇异值分解的方法计算运动序列中每帧数据与模板的最小二乘距离，将人体运动序列简化为二维特征曲线；S4、利用小波分析的方法对运动特征曲线进行降噪处理；S5、提取特征曲线中的主要极值顶点，将运动序列分割为动素；S6、对动素进行相似聚类，获得动素的标号序列；S7、对运动序列进行语义分割：首先利用人体运动层次化结构特征，根据标号序列中动素变化规律对人体运动序列进行粗略语义分割，然后对语义动作进行边界探测；S8、运动序列分割结果输出；其中，所述步骤S3的过程为：首先，对于载入的人体运动序列，根据骨架结构信息选取决定姿态的关节点，并获得关于这些关节点的每帧人体运动数据；然后，利用奇异值分解的方法计算每帧人体运动数据与S2中人体姿态模板之间的最小二乘距离；最后，把最小二乘距离作为特征，将人体运动序列简化为一条二维特征曲线；其中，所述步骤S5的过程为：根据运动曲线变化提取所有局部极值顶点，通过设定阈值过滤相邻且取值相近的顶点，获得主要的局部极值顶点；把主要极值顶点作为动素分割点，将运动序列分割为动素；其中，所述S7的过程为：对于周期运动：根据动素的周期变化提取出所有周期语义运动动作；对于非周期动作：运动序列短，则将其视为两个相邻语义动作之间的过渡动作；运动序列长，则通过相邻动素的变化幅度对其进行再次分割；如果相邻动素变化幅度相差过大时，在两动素连接处设置一个分割点；最终，完成对整个运动序列的分割。 |
