非剛體運動和結構分析的關鍵技術研究.pdf

1、該文首先研究了非剛體特征點的對應問題.提出一種基于形狀匹配的卡通運動捕捉算法.不同于以前基于骨架模型或者關鍵形狀表示的方法,作者用整體仿射運動和局部非仿射變形的組合來表示卡通人物的運動,用卡通人物的輪廓表示它的形狀.然后直接對相鄰的關鍵幀進行形狀匹配,將恢復的運動參數(shù)映射到一個目標人物上,使其具有與原來人物相同的運動方式.然后,該文研究了一個非剛體問題的子問題:運動分割.提出一種基于子空間聚類的魯棒性運動分割算法.通過引入新的相似矩陣,

2、特征點能被映射到一個低維子空間中,并在這個子空間中用光譜圖聚類方法聚類.通過計算一個相關的馬爾柯夫轉移矩陣的較大特征值相對于邊權重變化的敏感度,大大提高了分段常數(shù)特征向量條件.這使得分割算法對噪聲不敏感.最后,該文提出一種基于核空間聚類的圖像分割算法.通過把圖像上的每個象素映射到相似度量定義的核函數(shù)空間中,每個象素在核函數(shù)空間中的映像可用支持向量來表示.利用支持向量計算出數(shù)據(jù)的最小包圍球.屬于同一球內的數(shù)據(jù)歸為一類.這種方法的優(yōu)點是,既