典型文献
多模态人体运动同步数据集
文献摘要：
人体运动数据集是运动数据去噪、运动编辑及运动合成等研究的重要基础.为支撑更具通用性的多模态数据融合研究,设计并采集一套公开的多模态人体运动数据集是亟待解决的问题.首先设计基于传感器的动作捕捉设备采集精准的运动数据、基于体感设备采集的粗糙运动数据、基于惯性测量单元采集的局部惯性数据的采集环境;然后基于网络时间协议实现设备间时序同步,以及多模态数据间的空间同步;最后分类采集了全身运动多模态数据集(HFUT multimodal motion dataset,HFUT-MMD),包含12位采集者进行6类运动的总计6971568帧数据.利用已有算法在HFUT-MMD数据集上的实验结果表明,低精度运动数据经过模型优化能够得到与精准的运动数据相近的运动数据,佐证了各模态数据间的一致性.
文献关键词：
人体运动数据;多模态运动数据;动作捕捉;体感设备;惯性测量单元
中图分类号：
作者姓名：
程景铭;谢文军;沈子祺;李琳;刘晓平
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 230601;合肥工业大学软件学院 合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]程景铭;谢文军;沈子祺;李琳;刘晓平-.多模态人体运动同步数据集)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(11):1713-1722
A类：
体感设备,HFUT,多模态运动数据
B类：
步数,人体运动数据,数据去噪,通用性,多模态数据融合,融合研究,动作捕捉设备,惯性测量单元,网络时间协议,协议实现,时序同步,空间同步,多模态数据集,multimodal,motion,dataset,MMD,采集者,总计,低精度,模型优化,佐证
AB值：
0.267318
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