Fast Subsequence Matching in Motion Capture Data
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43932938" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43932938 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-66917-5_5.pdf" target="_blank" >https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-66917-5_5.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66917-5_5" target="_blank" >10.1007/978-3-319-66917-5_5</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fast Subsequence Matching in Motion Capture Data
Popis výsledku v původním jazyce
Motion capture data digitally represent human movements by sequences of body configurations in time. Subsequence matching in such spatio-temporal data is difficult as query-relevant motions can vary in lengths and occur arbitrarily in a very long motion. To deal with these problems, we propose a new subsequence matching approach which (1) partitions both short query and long data motion into fixed-size segments that overlap only partly, (2) uses an effective similarity measure to efficiently retrieve data segments that are the most similar to query segments, and (3) localizes the most query-relevant subsequences within extended and merged retrieved segments in a four-step postprocessing phase. The whole retrieval process is effective and fast in comparison with related work. A real-life 68-minute data motion can be searched in about 1s with the average precision of 87.98% for 5-NN queries.
Název v anglickém jazyce
Fast Subsequence Matching in Motion Capture Data
Popis výsledku anglicky
Motion capture data digitally represent human movements by sequences of body configurations in time. Subsequence matching in such spatio-temporal data is difficult as query-relevant motions can vary in lengths and occur arbitrarily in a very long motion. To deal with these problems, we propose a new subsequence matching approach which (1) partitions both short query and long data motion into fixed-size segments that overlap only partly, (2) uses an effective similarity measure to efficiently retrieve data segments that are the most similar to query segments, and (3) localizes the most query-relevant subsequences within extended and merged retrieved segments in a four-step postprocessing phase. The whole retrieval process is effective and fast in comparison with related work. A real-life 68-minute data motion can be searched in about 1s with the average precision of 87.98% for 5-NN queries.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in Databases and Information Systems 21st European Conference, ADBIS 2017, Nicosia, Cyprus, September 24-27, 2017, Proceedings
ISBN
978-3-319-66917-5
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
59-72
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Nicosia, Cyprus
Datum konání akce
24. 9. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000463611400005