Resumen

Es una tarea difícil estimar el movimiento de transición humano sin el software especializado. La animación de movimiento humano tridimensional (3D) se utiliza ampliamente en videojuegos, películas, y demás. Al hacer la animación, el movimiento de transición humano es necesario. Si existe un método que puede generar el movimiento de transición, el tiempo de creación será menor y la eficiencia de trabajo mejorará. Por lo tanto, se propone un nuevo método llamado optimización de espacio latente basado en análisis de proyección (LSOPA) para estimar el movimiento de transición humano. LSOPA se lleva a cabo con la asistencia de modelos dinámicos de procesos gaussianos (GPDM); construye la función objetivo para optimizar los datos en el espacio de baja dimensionalidad (LD), y los datos optimizados en el espacio LD se obtendrán para generar el movimiento de transición humano. LSOPA puede hacer que el GPDM aprenda los datos de alta dimensionalidad (HD) para estimar el movimiento de transición necesario. El excelente rendimiento de LSOPA será probado mediante experimentos.

• Materias:Redes de Comunicación Transmisión de video Música comprimida Programación dinámica Transferencia en redes
• Subjects:Communication networks Video transmission Compressed music Dynamic scheduling Network transfer
• Palabras claves:Estimación; Movimiento de transición humano; Tridimensional; Animación; LSOPA; Modelos dinámicos de procesos gaussianos
• Keywords:Estimate; Human transition motion; 3-dimensional; Animation; LSOPA; Gaussian process dynamical models