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J-GLOBAL ID：202102229697507955   整理番号：21A0641524

多重二項フィッティングによる人間モーションキャプチャデータのためのキーフレーム抽出【JST・京大機械翻訳】

KeyFrame extraction for human motion capture data via multiple binomial fitting

著者 (8件)： Xu Chenxu (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, Chiana) ,  Yu Wenjie (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, Chiana) ,  Li Yanran (Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling 712100, Chiana) ,  Lu Xuequan (Deakin University - Waurn Ponds Campus, School of Information Technology, Waurn Ponds, VIC, Australia) ,  Lu Xuequan (Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Service, Yangling 712100, Chiana) ,  Wang Meili (College of Information Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, Chiana) ,  Wang Meili (Bournemouth University, NCCA, Dorset, UK) ,  Yang Xiaosong (Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling 712100, Chiana)
資料名： Computer Animation & Virtual Worlds  (Computer Animation & Virtual Worlds)
巻： 32  号： 1  ページ： e1976  発行年： 2021年 
JST資料番号： W0455A  ISSN： 1546-4261  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,2つの貢献を行った。第一は,キーフレーム冗長性を低減し,運動シーケンス再構成誤差を低減する新しいキーフレーム抽出アルゴリズムを提案した。第二に,新しい運動シーケンス再構成法を提案し,それはさらに運動シーケンス再構成の誤差を減少する。特に,入力運動シーケンスを曲線として扱い,次に,二項フィッティングを拡張して,斜面が近傍において劇的に変化する点を得た。次に,著者らは,密度クラスタ化によってキーフレームを得るために入力としてこれらの点を取り入れた。最後に,運動曲線をキーフレームによってセグメント化して,分割曲線を二項式によって当てはめて,運動再構成のための二項パラメータを得た。実験は,著者らの方法が再構成誤差に関して既存の技術より優れていることを示した。Copyright 2021 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  冗長性 ,  セグメンテーション ,  クラスタ化 ,  *多重化 ,  再構成 ,  *モーションキャプチャ
準シソーラス用語： *キーフレーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータアニメーション ,  曲線簡素化 ,  キーフレーム抽出 ,  モーションキャプチャ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  フィッティング ,  人間 ,  モーションキャプチャ ,  キーフレーム