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_第1頁(yè)
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_第2頁(yè)
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_第3頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

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:

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論