[发明专利]一种三维轨迹数据的异常值处理方法及装置

说明书

一种三维轨迹数据的异常值处理方法、装置及光学动作捕捉方法，其中请求保护的异常值处理方法包括通过构建数据源矩阵、构建鲁棒性主成分分析、对目标数据矩阵进行数据提取与数据结构恢复等步骤尽可能找出三维轨迹数据中的有效三维数据，达到去除异常值的目的，从而为用户提供异常值处理效果好、处理效率高的解决方案。

技术领域

本发明涉及动作捕捉技术，具体涉及一种三维轨迹数据的异常值处理方法及装置。

背景技术

动作捕捉技术(Motion capture，简称Mocap)是指在运动物体的关键部位设置跟踪器，由动捕系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。当三维空间坐标数据被计算机识别后，可以应用在动画制作、步态分析、生物力学、人机工程等领域。特别是在电影特效领域，将多个摄影机捕捉到的真人影像换为数字模型，捕捉并记录演员表演时的动作，然后把这些动作同步到电脑中的虚拟角色上，使虚拟角色的动作和真人毫无差别，以达到逼真、自然的效果。

目前，光学式动作捕捉凭借着采集精度高、可实时反馈等优势已成为运动捕捉技术中的重要研究分支。常见的光学式运动捕捉大多基于计算机视觉原理，从理论上说，对于空间中的一个点，只要它能同时为两部相机所见，则根据同一时刻两部相机所拍摄的图像和相机参数，可以确定这一时刻该点在空间中的位置，而当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的三维运动轨迹。凭借该技术发展的光学式动捕系统已在游戏和电影领域广泛应用，通过对目标上特定光点(比如捕捉球或反光标记点)的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务，由于每一个光点都对应一个捕捉目标的特殊部位，所以光点的移动就可以映射成为目标的分段位移，甚至是结构非常复杂的目标(比如人体)的运动形态，在高光点数量、高定位精度的基础下，也能够构建出目标物每一个细致关节的移动。

在光学动作捕捉过程中，动捕相机在拍摄标记点的图像时，若捕捉环境发生变化，则会对标记点的三维空间坐标的定位精度造成影响。例如，当捕捉环境突然出现强光、其它物体突然加入、遮挡等情形时，计算出的标记点的三维空间坐标则会出现异常值，如果不对这些出现的异常值进行处理，则最终会影响运动物体的定位精度。

现有技术中，在对标记点运动过程形成的三维轨迹数据中的异常值处理时，常用的做法是线性差值，该种方法简单实用，当存在大量非异常信息损失的情形；另一种方法是字典学习，该种方法要求事先预备一个标准的数据库然后才能进行数据处理，该方法则存在算法处理过程比较耗时的问题。还有一种做法进行奇异值分解以进行矩阵降维，该种方法在去除噪声的同时也可能会去除有效值，效果不太好。

发明内容

有鉴于此，为克服上述三维轨迹数据的异常值处理方法的不足，本申请提供一种三维轨迹数据的异常值处理方法及装置。

根据第一方面，本发明实施例提供一种三维轨迹数据的异常值处理方法，包括：

依据与目标标记点相关的标记点的三维轨迹数据，构建数据源矩阵，所述数据源矩阵含有所述目标标记点的异常值且所述数据源矩阵是非满秩的；

对所述数据源矩阵构建鲁棒性主成分分析，得到目标数据矩阵和异常值矩阵；

根据所述目标数据矩阵，获取所述目标标记点的有效三维轨迹数据。

根据第二方面，本发明实施例中提供一种三维轨迹数据的异常值处理装置，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现上述第一方面任一项所述的三维轨迹数据的异常值处理方法。

根据第三方面，本发明实施例中提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现上述任一项所述的三维轨迹数据的异常值处理方法。

根据第三方面，本发明实施例中提供一种光学动作捕捉方法，包括：