Identifikační kód | RIV/00216224:14330/15:00080885 |
Název v anglickém jazyce | Motion Images: An Effective Representation of Motion Capture Data for Similarity Search |
Druh | D - Článek ve sborníku |
Jazyk | eng - angličtina |
Obor - skupina | I - Informatika |
Obor | IN - Informatika |
Rok uplatnění | 2015 |
Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
Počet výskytů výsledku | 1 |
Počet tvůrců celkem | 3 |
Počet domácích tvůrců | 3 |
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Petr Eliáš (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3154033) Jan Sedmidubský (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 5763835) Pavel Zezula (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3165647) |
Popis výsledku v anglickém jazyce | The rapid development of motion capturing technologies has caused a massive usage of human motion data in a variety of fields, such as computer animation, gaming industry, medicine, sports and security. These technologies produce large volumes of complexspatio-temporal data which need to be effectively compared on the basis of similarity. In contrast to a traditional way of extracting numerical features, we propose a new idea to transform complex motion data into RGB images and compare them by content-based image retrieval methods. We see transformed RGB images as suitable application-independent features for their ability to preserve key aspects of performed motions. To demonstrate the usability of this idea, we evaluate a preliminary experiment thatclassifies 1,034 motions into 14 categories with the 87.4% precision. |
Klíčová slova oddělená středníkem | motion capture data; motion similarity; visualization; motion image; action classification |
Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
DOI výsledku | 10.1007/978-3-319-25087-8_24 |