SEDMIDUBSKÝ, Jan, Pavel ZEZULA a Jan ŠVEC. Fast Subsequence Matching in Motion Capture Data. In 21st European Conference on Advances in Databases and Information Systems. Cham: Springer, 2017, s. 59-72. ISBN 978-3-319-66916-8. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66917-5_5.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Fast Subsequence Matching in Motion Capture Data
Autoři SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí) a Jan ŠVEC (203 Česká republika).
Vydání Cham, 21st European Conference on Advances in Databases and Information Systems, od s. 59-72, 14 s. 2017.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00094760
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-66916-8
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66917-5_5
UT WoS 000463611400005
Klíčová slova anglicky subsequence matching; motion capture data; content-based retrieval; similarity measure; segmentation; indexing
Štítky DISA, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 14. 5. 2020 15:14.
Anotace
Motion capture data digitally represent human movements by sequences of body configurations in time. Subsequence matching in such spatio-temporal data is difficult as query-relevant motions can vary in lengths and occur arbitrarily in a very long motion. To deal with these problems, we propose a new subsequence matching approach which (1) partitions both short query and long data motion into fixed-size segments that overlap only partly, (2) uses an effective similarity measure to efficiently retrieve data segments that are the most similar to query segments, and (3) localizes the most query-relevant subsequences within extended and merged retrieved segments in a four-step postprocessing phase. The whole retrieval process is effective and fast in comparison with related work. A real-life 68-minute data motion can be searched in about 1s with the average precision of 87.98% for 5-NN queries.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaVNázev: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
VytisknoutZobrazeno: 7. 5. 2024 09:44