I detta dokument föreslås en ny metod för extraktion av nyckelramar för användning med rörelsedata. Denna metod är baserad på en oövervakad klusteralgoritm. För det första samlas rörelsesekvensen i två klasser av likhetsavståndet mellan de intilliggande ramarna så att de trösklar som behövs i nästa steg kan bestämmas adaptivt. För det andra används en dynamisk klusteralgoritm som kallas ISODATA för att samla alla ramar och de ramar som ligger närmast centrum för varje klass extraheras automatiskt som nyckelramar i sekvensen. Till skillnad från många andra klustertekniker kan den nuvarande förbättrade klusteralgoritmen automatiskt adressera olika rörelsetyper utan behov av angivna parametrar från användare. Den föreslagna metoden är kapabel att sammanfatta rörelse fånga data tillförlitligt och effektivt. Det nuvarande arbetet ger också en meningsfull jämförelse mellan resultaten av den föreslagna utvinningstekniken med nyckelramar och andra tidigare metoder. Dessa resultat utvärderas i termer av mätvärden som mäter rekonstruerad rörelse och det genomsnittliga absoluta felvärdet, som härleds från de rekonstruerade uppgifterna och de ursprungliga uppgifterna.
Deras resultat testades med hjälp av mätvärden som analyserades för den rekonstruerade rörelsen och det genomsnittliga absoluta felvärdet REF.
An Efficient Method of Key-Frame Extraction Based on a Cluster Algorithm
{'venue': 'Journal of Human Kinetics', 'journal': 'Journal of Human Kinetics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}