Informační systém Masarykovy univerzity 

A Key-Pose Similarity Algorithm for Motion Data Retrieval

česky | in English

SEDMIDUBSKÝ, Jan, Jakub VALČÍK a Pavel ZEZULA. A Key-Pose Similarity Algorithm for Motion Data Retrieval. In J. Blanc-Talon et al. (Eds.). Proceedings of 12th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS 2013), LNCS 8192. Switzerland: Springer International Publishing, 2013. s. 669-681, 13 s. ISBN 978-3-319-02894-1. doi:10.1007/978-3-319-02895-8_60.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Key-Pose Similarity Algorithm for Motion Data Retrieval
Autoři SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Jakub VALČÍK (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Switzerland, Proceedings of 12th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS 2013), LNCS 8192, od s. 669-681, 13 s. 2013.
Nakladatel Springer International Publishing
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek ve sborníku
Obor Informatika
Stát vydavatele Polsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/13:00065724
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-02894-1
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02895-8_60
UT WoS 000332973500060
Klíčová slova anglicky motion capture data; motion retrieval; subsequence retrieval; similar sub-motions
Štítky best, DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2014 00:25.
Anotace
Analysis of human motion data is an important task in many research fields such as sports, medicine, security, and computer animation. In order to fully exploit motion databases for further processing, effective and efficient retrieval methods are needed. However, such task is difficult primarily due to complex spatio-temporal variances of individual human motions and the rapidly increasing volume of motion data. In this paper, we propose a universal content-based subsequence retrieval algorithm for indexing and searching motion data. The algorithm is able to examine database motions and locate all their sub-motions that are similar to a query motion example. We illustrate the algorithm usability by indexing motion features in form of joint-angle rotations extracted from a real-life 68-minute human motion database. We analyse the algorithm time complexity and evaluate retrieval effectiveness by comparing the search results against user-defined ground truth. The algorithm is also incorporated in an online web application facilitating query definition and visualization of search results.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaVNázev: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Projekty na podporu excelence v základním výzkumu
VG20122015073, projekt VaVNázev: Efektivní vyhledávání v rozsáhlých biometrických datech (Akronym: EFBIO)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Program bezpečnostního výzkumu České republiky v letech 2010-2015
VytisknoutZobrazeno: 12. 12. 2017 19:08

Relevantní odkazy 


Nahoru | Aktuální datum a čas: 12. 12. 2017 19:08, 50. (sudý) týden

Kontakty: istech(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz, studijní odd., správci práv, is-technici, e-technici, IT podpora | Použití cookies | Více o Informačním systému