人体运动数据行为分割：基于余弦距离的新算法

"基于余弦距离的人体运动数据行为分割算法" 本文主要介绍了一种创新的人体运动数据行为分割算法，该算法应用于人体运动数据分析与合成的关键环节。算法的核心是利用骨骼夹角直方图来描绘人体运动的统计特性，并通过计算余弦相似度来判断不同运动行为之间的相似性，从而实现自动的行为分割。 在该算法中，首先对给定的人体运动捕捉序列进行处理。运动捕捉技术是一种用于记录和分析人体运动的方法，它通过传感器捕获人体关节的三维位置信息。算法将这些信息转化为骨骼夹角直方图，这可以有效地捕获运动的形态特征。直方图的构建使得运动的定量分析成为可能，每个角度分布代表了特定骨骼间的相对位置变化。 接下来，算法引入了一个滑动比较窗口，该窗口在运动序列上移动。在每个窗口内，算法计算前后两部分骨骼夹角直方图的余弦相似度。余弦相似度是一种衡量两个非零向量之间角度的度量，被广泛用于文本分类和信息检索等领域。在这里，它用于评估运动序列中连续段的相似性。如果相似度低，说明运动行为可能发生了变化。 通过滑动窗口遍历整个运动序列，可以得到一个余弦相似度曲线。这个曲线的最小值点通常标志着不同行为之间的分界点，因为这表示运动模式发生了显著变化。通过寻找这些最小值，算法可以确定行为分割的位置。 在CMU人体运动捕捉数据库上的实验验证了该算法的有效性。CMU数据库是一个广泛使用的公开资源，包含了多种复杂的人体运动数据。实验结果表明，提出的算法能准确地自动分割人体运动行为，并且在性能上优于传统的基于主成分分析(PPCA)的行为分割方法。 关键词涵盖了人体运动分割、运动捕捉数据、骨骼夹角、余弦距离以及曲线简化等核心概念。这些关键词揭示了算法的技术基础和应用场景，特别是强调了余弦距离在行为识别中的关键作用。这项工作为人体运动分析提供了一种新的、有效的方法，对于运动捕捉数据的理解和应用有着重要的理论和实践价值。