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Mocap data compression: Algorithms and performance evaluation .

机译：Mocap数据压缩：算法和性能评估。

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摘要

The mocap data has been widely used in many motion synthesis applications for education, medical diagnosis, entertainment, etc. In the entertainment business, the synthesized motion can be easily ported to different models to animate virtual creatures. The richness of a mocap database is essential to motion synthesis applications. In general, the richer the collection, the higher quality the synthesized motion. Since there exists limitation on network bandwidth or storage capacity, there are constraints on the size of the mocap collection to be used. It is desirable to develop an effective compression scheme to accommodate a larger mocap data collection for higher quality motion synthesis. In order to synthesize natural and realistic motion from existing motion capture database particularly in the context of video game applications, the compression procedure enables efficient management.;In this research, we explore the characteristics of the mocap data and propose two real-time compression schemes that allow a flexible rate-distortion trade-off. These two compression schemes are designed to optimize different objective functions for different application purposes. Unlike previous work, the proposed schemes do not demand any prior knowledge of the motion type.;The first one aims at preserving nearly lossless content. It encodes prediction residuals, which allows more flexibility in bit allocation. We study the relationship between the mocap data, coding parameters, and coding performance. To be more specific, we use temporal and spatial features to characterize a clip of mocap data, and propose a rate control algorithm to adjust coding parameters adaptively to deliver a result that matches the target bit rate or the error bound. With proper temporal and spatial information handling, this scheme can achieve a coding gain of about 45:1 with low coding complexity and good visual quality, which is 2.5 times better than the state-of-the-art techniques.;The second one is perception based compression, which aims at further compression with visually pleasant quality. In the second scheme, we partition the motion into segments with positive and negative velocities and then compress each segment separately. This scheme can achieve a coding gain of at least 100:1, and can be used to provide a quick preview of the content of the database.
机译：mocap数据已广泛用于教育，医疗诊断，娱乐等许多运动合成应用程序中。在娱乐业务中，可以轻松将合成的运动移植到不同模型上以对虚拟生物进行动画处理。 mocap数据库的丰富性对于运动合成应用程序至关重要。通常，集合越丰富，合成运动的质量就越高。由于网络带宽或存储容量存在限制，因此要使用的Mocap集合的大小受到限制。期望开发一种有效的压缩方案以容纳更大的运动数据收集以用于更高质量的运动合成。为了从现有的运动捕捉数据库中合成自然和逼真的运动，特别是在视频游戏应用程序的上下文中，压缩过程实现了有效的管理。在本研究中，我们探索了mocap数据的特征并提出了两种实时压缩方案允许灵活的速率失真权衡。设计这两种压缩方案是为了针对不同的应用目的优化不同的目标函数。与以前的工作不同，提出的方案不需要任何有关运动类型的先验知识。第一个方案旨在保留几乎无损的内容。它对预测残差进行编码，从而在位分配方面具有更大的灵活性。我们研究了mocap数据，编码参数和编码性能之间的关系。更具体地说，我们使用时间和空间特征来表征mocap数据的片段，并提出一种速率控制算法来自适应地调整编码参数，以提供与目标比特率或错误边界相匹配的结果。通过适当的时间和空间信息处理，该方案可以实现大约45：1的编码增益，并且编码复杂度低且视觉质量好，这是最新技术的2.5倍。基于感知的压缩，旨在以视觉上令人愉悦的质量进一步压缩。在第二种方案中，我们将运动分为具有正和负速度的片段，然后分别压缩每个片段。此方案可以实现至少100：1的编码增益，并可以用于提供数据库内容的快速预览。

著录项

  • 作者

    Kuo, May-chen.;

  • 作者单位

    University of Southern California.;

  • 授予单位 University of Southern California.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.;Computer Science.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2010
  • 页码 117 p.
  • 总页数 117
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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