【摘 要】
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在利用光学运动捕捉技术获取手部精细运动数据及手势信息的过程中,捕捉运动数据的缺失会对神经解码的性能产生影响,为此,提出一种基于主成分分析的缺失运动数据恢复和重建方
【机 构】
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浙江大学求是高等研究院,浙江大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(61031002)
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在利用光学运动捕捉技术获取手部精细运动数据及手势信息的过程中,捕捉运动数据的缺失会对神经解码的性能产生影响,为此,提出一种基于主成分分析的缺失运动数据恢复和重建方法.该方法采用期望最大化算法在主成分空间和原始数据空间进行迭代映射,求解对应主成分空间,以提高原始空间数据修复的精度.实验分别从缺损数据长度、缺损数据维度、周期性运动数据及冗余数据等方面对该算法进行了验证,并与三次样条插值和一次迭代插值的结果进行了比较.对测试数据的实验结果表明：该方法适用于连续缺损数据长度小于350帧,或同时缺损数据维度小于13
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