基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)和運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中不可或缺的數(shù)據(jù)，其應(yīng)用范圍包括人體姿態(tài)估計(jì)、動(dòng)作捕捉、游戲開(kāi)發(fā)、人機(jī)交互等。然而，這些數(shù)據(jù)通常具有較高的維度和復(fù)雜度，導(dǎo)致大量存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬的消耗。為此，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的壓縮是十分必要的。目前，已有一些基于壓縮算法的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的壓縮方法，包括基于線性變換（如主成分分析）、基于網(wǎng)格（如網(wǎng)格矢量量化）和基于深度學(xué)習(xí)等。然而，這些方法存在著一些問(wèn)題，如需要昂貴的算力、效果不一致、難以處理運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的細(xì)節(jié)等。因此，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法的研究具有重要的理論和應(yīng)用意義。二、研究目標(biāo)本文旨在研究并實(shí)現(xiàn)一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法，通過(guò)對(duì)輸入的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到具有較高壓縮率和較好還原效果的壓縮數(shù)據(jù)。具體研究目標(biāo)如下：1.對(duì)三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建適用于壓縮的數(shù)據(jù)表示形式。2.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)，提取三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)特征，并通過(guò)降維等方法進(jìn)行特征壓縮。3.綜合運(yùn)動(dòng)特征和壓縮算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的壓縮方法。4.對(duì)比分析實(shí)現(xiàn)的壓縮方法與已有方法的壓縮比、還原效果等指標(biāo)，并進(jìn)一步優(yōu)化壓縮方法。三、研究?jī)?nèi)容為達(dá)成上述研究目標(biāo)，本文將完成以下內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取：對(duì)于三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，將進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理操作，將其轉(zhuǎn)換為適用于壓縮的模型表達(dá)形式。然后，采用基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN），從三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中提取運(yùn)動(dòng)特征。2.特征壓縮與降維：將得到的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行進(jìn)一步處理，采用一些高效的降維算法，如自編碼器、深度對(duì)比學(xué)習(xí)等，將數(shù)據(jù)壓縮至更小的維度。3.壓縮算法實(shí)現(xiàn)：綜合運(yùn)動(dòng)特征和壓縮算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的壓縮方法。在實(shí)現(xiàn)壓縮算法時(shí)，將考慮到壓縮比、還原效果、壓縮速度等指標(biāo)。4.結(jié)果分析：對(duì)比本文方法與已有方法的壓縮指標(biāo)，如壓縮比、還原效果等。并分析其在不同壓縮率下的表現(xiàn)，并進(jìn)一步對(duì)比分析實(shí)現(xiàn)方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。四、預(yù)期成果預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下成果：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法，具有較好的壓縮率和還原效果；2.對(duì)已有的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法進(jìn)行全面對(duì)比和分析，找出各自的優(yōu)缺點(diǎn)；3.探討基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和局限性。五、研究難點(diǎn)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：如何將三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，減少出現(xiàn)小樣本時(shí)的過(guò)擬合現(xiàn)象，保證數(shù)據(jù)的魯棒性等。2.運(yùn)動(dòng)特征提取：如何使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)換為適用于壓縮的模型表達(dá)形式。3.壓縮算法實(shí)現(xiàn)：如何結(jié)合運(yùn)動(dòng)特征和壓縮算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的壓縮方法，并考慮到壓縮率、還原效果、壓縮速度等指標(biāo)。六、論文結(jié)構(gòu)與時(shí)間安排論文計(jì)劃分為如下部分：第一章：緒論第二章：三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的基本知識(shí)與壓縮方法研究第三章：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)特征提取與表示第四章：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮方法第五章：實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果對(duì)比第六章：總結(jié)與展望時(shí)間安排：第一、二章：2022年2月底前完成第三、四章：