Information Retrieval Techniques for 3D Human Motion Data

Bc. Ján Horváth

Diplomová práce

Anotace:

V poslednej dobe môžeme vidieť pokrok v technikách na efektívny odhad póz z obyčajných videí. Preto je opodstatné očakávať nárast dostupnosti pohybových dát. Väčšina výskumu venovaná spracovaniu takýchto dát je cielená na krátke sekvencie pohybov, zvané akcie, prípadne na dlhé toky pohybových dát. Táto práca, vytvorená v spolupráci s laboratóriom DISA, sa zameriava na stredne dlhé pohybové sekvencie, zvané epizódy, a na ich podobnostné porovnávanie. Pohybové dáta transformujeme na reprezentáciu podobnú textu a aplikujeme na ňu známe techniky na textové vyhľadávanie. Cieľom tejto práce je predstaviť dvojfázový model na hľadanie zhôd medzi epizódami bez učiteľa. Tento model prekonáva naivný model, založený na zarovnávaní sekvencií, v presnosti a rýchlosti.

Abstract:

Recently, there has been an advance in pose estimation methods which would allow an efficient extraction of human poses from ordinary videos. Therefore, it is reasonable to expect an explosion in availability of motion capture data. Most motion-processing research is targeted at short motion sequences called actions or motion data streams. The thesis, made in collaboration with the DISA laboratory, focuses on medium length motion sequences called episodes and their similarity-based matching. We transform the data into a text-like representation and combine it with mature text retrieval techniques. The aim of the thesis is to propose an unsupervised two-phase episode matching model which surpasses the naive sequence alignment approach in both effectiveness and efficiency.

Keywords

motion capture, episode, episode matching, motion words, two-phase model, term frequency, inverted document frequency, sequence alignment, cosine similarity, Jaccard coefficient, bag-of-words, shingling

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 1. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 8. 2. 2021
• Vedoucí: prof. Ing. Pavel Zezula, CSc.
• Oponent: RNDr. Petr Eliáš, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informatika / Teoretická informatika