29、3D视频内容表示、编辑与运动估计技术解析

3D视频内容表示、编辑与运动估计技术解析

1. 行为单元模型与3D视频处理

在处理3D视频数据时，面临着诸多挑战，尤其是当数据变得复杂时，传统的几何特征在数据操作和信息检索方面存在明显的局限性。为了解决这些问题，提出了拓扑字典这一创新方法，它结合了基于字典的编码策略和概率图模型，为3D视频数据的处理带来了新的思路。

1.1 MAIKO序列行为单元聚类

以MAIKO序列为例，该序列描述了一位舞者进行360度旋转和下跪的动作。通过计算201帧的相似度矩阵，并根据阈值τ进行聚类。当τ = 0.2时，可将序列分为24个簇，包含95个时间间隔。相关统计信息如下：
- 动作分布 ：存在两个短动作（40 ms到1 s）和93个过渡状态（<40 ms）。
- 簇的特征 ：中间直方图显示每个簇的帧数，高帧数代表长动作或重复动作，低帧数可能代表过渡状态。
- 重复动作 ：底部直方图显示每个簇的出现次数，表明序列包含17个重复的原子动作，可通过拓扑字典进一步处理进行紧凑编码。

此外，还发现τ与模型的全局形状之间存在关系，例如对于星形形状，τ = 0.08，这有助于自动设置τ。

1.2 3D视频渐进式总结

随着3D视频序列帧数的增加，数据量线性增长，每帧约1.5 MB，7500帧的序列大小可达11,250 MB，这使得在长序列中搜索特定信息和导航变得十分困难。3D视频编码过程主要包括以下两个步骤：
- 第一步：行为单元建模与编码
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