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《大连理工大学》 2011年
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人体运动序列数据的语义化分析方法研究

徐常有  
【摘要】:人体运动是在人们生产生活中普遍存在的,而人体运动对应的序列数据是随时间变化的典型的时序数据。随着时间序列数据挖掘技术的发展,运动数据的处理技术在近年来越来越得到广泛的应用并取得了不菲的经济价值,如《阿凡达》、《猩球崛起-人猿大战》等3D电影以绚丽的动作效果赢得了破纪录的票房。但是纵观已有的人体运动处理方法,现有的研究普遍是以数据的数值特征为基础的,这样的方法取得了许多成绩,但是也存在瓶颈,如有些学者通过研究指出了逻辑上相似的序列不一定在数值上相似和语义鸿沟等问题。在另一方面,基于数据数值的方法没有很好的考虑人体运动数据的领域特性,因而在运动数据的语义理解和处理上具有一定的局限性。 本文的主要研究工作是分析已有的基于数据数值内容的方法和已有的语义化应用,并将语义的思想和语义网络的构建引入人体运动的处理过程,从不同层次对人体运动数据进行分析,首先分析原始的人体运动数据得出描述运动的基本元素集合,然后在这个基本元素集合的基础上对运动概念进行形式化描述和组织。 本文提出的人体运动底层语义化标注的方法,以人体的骨骼特征关系为基础,借鉴和参考运动生理学、人体工程学等对人体模块化研究的方法,构建人体关节的语义化表示,并根据“整体-部分”这样的语义归属关系整理出描述人体运动部位的基本要素:义原。同时以不同的义原为考察对象,通过提取运动时空特征,在运动语义空间中将不同义原对象的运动序列数据向量化、聚类分析标注,最终得到表示义原动作的基本要素:动作标注。在这两个基本要素的基础上,又以“主体-操作”的语义关系得到了具有稳定规模的描述人体运动的基本知识库。 在运动知识组织和挖掘模型构建的研究中,本文给出了人体运动知识挖掘模型,该模型以人类的认知习惯为基础,分析田径训练、球类运动培训教程、健美操训练中人体运动的领域知识,从中归纳出运动概念之间的上下位语义关联、空间约束、时序关联等语义关系,并采用WordNet、HowNet等语义本体库的组织思想对这些运动概念及运动概念之间的关系使用树形结构进行描述、利用XML进行存储,通过模型的网状结构融合高层运动语义和底层基本知识元素,使计算机能比较好的支持用户对领域知识的需求,并具备一定的人体运动领域知识挖掘能力。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.1

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【参考文献】
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