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人体运动数据处理及合成中的关键算法电子书

1.第1本人体运动数据处理方面的专著。 2.深分析及阐述人体运动数据压缩、检索、数据库框架、节奏分析与运动合成及基于草图的人体姿态生成等人体运动数据处理关键技术。

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作       者:王鹏杰 吕培

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2017-08-01

字       数:13.9万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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本书是作者多年来对人体运动数据处理及运动合成方面研究成果的结集。本书主要阐述了两方面的内容:一是人体运动数据处理中的运动检索及精简组织技术,主要对基于预测器的人体运动无损压缩、基于样例的人体运动检索及运动数据库组织框架等技术行了阐述;二是人体运动的姿态生成及运动合成技术,主要对基于草图的交互式姿态生成、基于高斯过程的人体节奏生成以及数据驱动的人体触碰运动合成等方面行了阐述。 本书的读者对象包括计算机图形学、虚拟人运动合成等方面的研究人员及高等院校的教师和学生。<br/>【推荐语】<br/>1.第1本人体运动数据处理方面的专著。 2.深分析及阐述人体运动数据压缩、检索、数据库框架、节奏分析与运动合成及基于草图的人体姿态生成等人体运动数据处理关键技术。<br/>【作者】<br/>王鹏杰,男,博士,大连民族大学副教授,国家民委中青年英才。2001年和2004年分别从吉林大学计算机科学与技术专业和计算机软件与理论专业获得学士和硕士学位。2012年从浙江大学计算机科学与技术专业获得博士学位。主要从事计算机图形学、计算机视觉、人体运动数据处理、数字遗产保护等方面的研究。近年来,主持了包括国家自然科学基金在内的*、省部级课题6项,主持包括腾讯犀牛鸟项目在内的企业横向课题4项。选了2014年度国家民委中青年英才计划,获得了包括陆增镛CAD & CG高科技奖二等奖、辽宁省自然科学奖在内的多个奖项。2015年和2010年曾赴美国University of Kentucky及香港城市大学交流访问。目前,已经在Computer Graphics Forum、Pattern Recognition 、Information Sciences、Multimedia Tools and Applications、Signal Processing: Image Communication、ACM Multimedia、Pacific Graphics、计算机研究与发展、光学学报、计算机辅助设计与图形学学报等发表论文30余篇。获得国家授权发明专利4项,与腾讯(深圳)公司联合申请发明专利1项,设计出的运动压缩算法集成 “QQ炫舞”游戏中。 吕培,河南孟州人,2013年6月毕业于浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重实验室,获计算机科学与技术专业工学博士学位;2013年7月至2014年12月就职于华为技术有限公司中央研究院媒体技术实验室;现为郑州大学信息工程学院软件工程系讲师,郑州大学信息科学交叉研究中心副主任。目前的研究方向为大规模人群运动采集分析与群体行为仿真推演。先后主持承担了包括国家自然科学基金在内的*、省部级项目5项;参与了包括中船重工集团航军工项目在内的企、事业横向课题5项。研究成果主要体现为高水平研究论文与核心专利、关键算法库及构件、重要软件系统与装备等,目前已在IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 、Pattern Recognition、Neurocomputing、IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics、Computer Graphics Forum、IEEE Multimedia、The Visual Computer、计算机辅助设计与图形学学报国内外重要学术期刊,以及Pacific Graphics 2015、Pacific Graphics 2010、Computer Graphics International Conference 2011等重要国际学术会议发表和录用论文20余篇,其中已被SCI检索10篇;申请国家发明专利5项;获批软件著作权5项。<br/>
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内容提要

前言

第1章 绪论

1.1 人体动画纵览

1.2 人体基本模型

1.3 本章小结

参考文献

第2章 人体运动数据压缩技术

2.1 运动捕获数据压缩流程

2.2 运动捕获数据压缩方法分类原则

2.3 基于消除时空域数据冗余的方法

2.4 基于消除片段域数据冗余的方法

2.5 文章小结

参考文献

第3章 人体运动数据检索技术

3.1 运动捕获数据检索算法中的关键问题

3.2 基于数值相似性的检索算法

3.3 基于逻辑相似性的检索算法

3.4 本章小结

参考文献

第4章 低维空间人体运动合成技术

4.1 运动合成算法流程

4.2 运动控制算法流程

4.3 本章小结

参考文献

第5章 基于预测的实时运动捕获数据无损压缩方法

5.1 数据的分组处理

5.2 预测规则

5.3 最佳α值与α值查找表的构建

5.4 实验结果与讨论

5.5 本章小结

参考文献

第6章 关键帧提取与浮点压缩方法

6.1 特征表示方式和维度约减

6.2 并行曲线简化方法

6.3 基于局部最小生成树的点模型浮点压缩方法

6.4 基于GPU的无损浮点压缩方法

6.5 本章小结

参考文献

第7章 基于样例的实时人体运动数据检索

7.1 预处理

7.2 实时检索

7.3 结果和讨论

7.4 本章小结

参考文献

第8章 人体运动捕获数据库集成框架

8.1 系统概述

8.2 运动索引和EigenDis定义

8.3 对压缩的运动数据库进行多步检索

8.4 结果与讨论

8.5 本章小结

第9章 基于草绘的快速位姿检索与位姿创建

9.1 引言

9.2 相关工作

9.3 系统概述

9.4 运动数据预处理

9.5 图像描述符

9.6 局部匹配和快速位姿检索

9.7 基于采样的位姿提炼

9.8 实验

9.9 用户调查

9.10 本章小结

参考文献

第10章 基于高斯过程动态模型的人体节奏运动合成

10.1 引言

10.2 相关工作

10.3 算法概述

10.4 节奏和运动特征匹配

10.5 运动节奏转移

10.6 实验结果

10.7 本章小结

参考文献

第11章 基于生物力学的最优化触碰运动合成

11.1 引言

11.2 相关工作

11.3 基于生物力学的真实感触碰控制器

11.4 数据预处理

11.5 基于最优化的运动合成

11.6 实验

11.7 本章小结

参考文献

第12章 基于组合控制器的触碰运动合成

12.1 引言

12.2 相关工作

12.3 系统框架

12.4 控制器定义

12.5 触碰运动合成

12.6 实验

12.7 本章小结

参考文献

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