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引入骨骼夹角作为运动特征，并以此确定候选关键帧；采用分层曲线简化算法精选候选关键帧获得最终关键帧集合；通过对算法参数自适应调节，以满足不同压缩率要求. 实验结果表明：该算法具有良好的数据压缩效果及较强的运动概括能力，并在一定程度上保证了同类相似运动间关键帧集合的一致性 -The introduction of the bone angle as motion characteristics and to determine the candidate keyframes layered

-提供的主要执行Hierarchichal匹配算法在纸张由Yago appera迪兹说,女性生殖器Salvi,罗伯特·马蒂和琼马蒂。执行的一个例子是: 。/ laserScanNet nameFile1 nameFile2 4 128 1 0.9 0.01 - 7 你可以找到足够的文件在数据子目录(纯文本文件的点坐标的每一组用空格分开,每点一行(三坐标))。 代码结构 代码试图是自说明的,包括(一些)的评论。编程一直保持尽可能简单所以你不会找到模板。然而,您将发现许多许多参数,所

一个比例和方向自适应均值漂移跟踪算法（SOAMST） 提出本文所要解决的问题，如何估计的规模和方向 改变均值漂移下的目标跟踪框架。在原来的均值偏移 跟踪算法，可以很好地估计目标的位置，规模的同时， 方向的变化，不能自适应估计。考虑到图像（重量） 是来自于目标运动模型和候选模型可以代表的可能性，一个 像素属于目标，我们证明了原来的均值漂移跟踪算法可以 推导出的重量图像的零阶和一阶矩。随着零阶 矩和目标模型和候选模型之间的Bhattacharyya系数， 提出了简