Med den explosiva tillväxten av rörelse fånga data, blir det mycket viktigt i animation produktion att ha en effektiv sökmotor för att hämta rörelser från stora rörelseförrådet. På grund av datarymdens höga dimension och matchningsmetodernas komplexitet kan de flesta befintliga metoder dock inte ge tillbaka resultatet i realtid. I detta dokument föreslås en hög nivå semantisk funktion i ett utrymme med låg dimension för att representera den väsentliga egenskapen hos olika rörelseklasser. Baserat på statistik utbildning av Gauss Blandning modell, kan denna funktion effektivt uppnå rörelse matchning på både global clip nivå och lokal ramnivå. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt kan hämta liknande rörelser med rankning från stor rörelsedatabas i realtid, och även göra rörelse annotation automatiskt i farten.
På grundval av statistik utbildning av Gauss Blandning modell, kan denna funktion effektivt uppnå rörelse matchning på både global clip nivå och lokal ram nivå REF.
A semantic feature for human motion retrieval
{'venue': 'Journal of Visualization and Computer Animation', 'journal': 'Journal of Visualization and Computer Animation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}