[发明专利]一种三维轨迹数据的异常值处理方法及光学动作捕捉方法

权利要求书

1.一种三维轨迹数据的异常值处理方法, 其特征在于，包括以下步骤：

输入步骤：输入一测量对象的三维轨迹数据，所述三维轨迹数据包括所述测量对象在运动过程中的多个三维数据；

判断步骤：通过标准高斯分布概率密度的核函数值判断每个三维数据为正常值还是为异常值；

处理步骤：根据为正常值的三维数据拟合得到为异常值的三维数据的更新值，以更新所述三维轨迹数据；

输出步骤：输出更新后的三维轨迹数据。

2.如权利要求1所述的异常值处理方法，其特征在于，在所述输入步骤之后且判断步骤之前还包括预处理步骤，所述预处理步骤包括：将每个所述三维数据进行均值中心化处理和归一化处理。

3.如权利要求2所述的异常值处理方法，其特征在于，所述判断步骤包括：

滤波步骤：将所述三维轨迹数据中的各个所述三维数据进行滤波处理，分别得到滤波后的三维数据；

第一计算步骤：将各个所述三维数据与其对应的滤波后的三维数据进行比较，分别计算欧几里得距离；

第二计算步骤：将各个所述欧几里得距离代入标准高斯分布概率密度函数，计算对应的核函数值；

比较步骤：将每一个欧几里得距离在所述标准高斯分布概率密度函数的核函数值与预设的阈值进行比较，以判断该欧几里得距离对应的三维数据为正常值还是为异常值。

4.如权利要求3所述的异常值处理方法，其特征在于，所述滤波步骤中的滤波处理包括加权均值滤波处理，对每个所述三维数据进行连续多次的加权均值滤波，直至达到预设的循环次数。

5.如权利要求3所述的异常值处理方法，其特征在于，在所述比较步骤中，若任意一欧几里得距离在所述标准高斯分布概率密度的核函数值大于或等于所述阈值，则判断该欧几里得距离对应的三维数据为正常值，反之，判断该欧几里得距离对应的三维数据为异常值。

6.如权利要求1-5任一项所述的异常值处理方法，其特征在于，所述处理步骤包括曲线拟合步骤，所述曲线拟合步骤包括：根据为正常值的三维数据形成样条曲线，在所述样条曲线上拟合出为异常值的三维数据的更新值，用拟合得到的更新值替换所述三维轨迹数据中为异常值的三维数据，以更新所述三维轨迹数据。

7.如权利要求6所述的异常值处理方法，其特征在于，根据三次样条插值算法在所述样条曲线上拟合出为异常值的三维数据的更新值。

8.一种三维轨迹数据的异常值优化处理方法，其特征在于，包括如权利要求3至7中任一项所述的异常值处理方法，还包括以下步骤：

阈值调整步骤：按照第一预设规则调整所述异常值处理方法中预设的阈值，所述第一预设规则包括以预设的步长逐渐增大所述阈值；

迭代处理步骤：基于调整后的阈值根据所述异常值处理方法来更新所述三维轨迹数据，若更新后的三维轨迹数据中异常值的变化个数在预设范围内且调整后的阈值未超过预设的最大阈值，则继续按照所述第一预设规则调整所述阈值，并基于调整后的阈值根据所述异常值处理方法来更新当前的三维轨迹数据，直至更新后的三维轨迹数据中异常值的变化个数在所述预设范围外的次数超过预设的最大次数或者调整后的阈值超过预设的最大阈值时，停止迭代处理步骤；

优化输出步骤：将最后一次更新的三维轨迹数据作为优化后的三维轨迹数据进行输出。

9.如权利要求8所述的异常值优化处理方法，其特征在于，在所述迭代处理步骤中，通过一筛选步骤获得更新后的三维轨迹数据中异常值的变化个数，所述筛选步骤包括：从更新的三维轨迹数据中筛选得到拟合前的三维数据为异常值的数目，根据筛选得到的异常值的数目获取更新后的三维轨迹数据中异常值的变化个数。