摘要：信息化时代的到来，怎样快速地传输和高效地存储数据变成一个引人关注的话题，而压缩技术的出现刚好解决了这一问题。

数据压缩是指在保证信息的完整性或者数据的重要信息不丢失的情况下，减少数据的体积，从而提高数据在传输、存储和处理效率的一种技术。数据压缩技术逐渐被人们关注的原因，如下所述:

1)因为存储数据的设备的容量有一定的限制，为了能够在有限的空间存储更多的数据,就需要对原始数据进行压缩；

2)再则是因为信息技术的高速发展对数据传递速度的要求越来越高。在数据传递过程中数据包越小传递的速度就越快，为了获得更快的传递速度和更高的处理效率，在满足使用者对信息要求的情况下，数据量越小越好。在此背景下,对于运动捕获数据的研究,已经成为了近年来多媒体技术领域的一大热点。

随着大数据时代的来临，数据的存储和传输面临着越来越多的问题。由于数据的增长越来越快，伴随着复杂的数据结构，这对于原有的数据压缩算法来说是一项较大的挑战。本次设计主要是把机器学习技术和聚类算法相结合的模型用于数据压缩的研究,从而实现运动捕获数据的有效的存储和安全的传输。首先，将进行运动捕获数据的人体骨骼模型和运动的研究，掌握着运动捕获数据的关键帧提取技术。最后分别对关键帧提取算法和小波编码算法进行实验测试,并给出了实验的结果和分析。

关键词：运动捕获数据；机器学习；聚类算法；数据处理

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题开发背景-1

1.2 国内外研究现状以及发展趋势-1

1.3 主要研究内容-2

2 系统分析-3

2.1 课题可行性分析-3

2.1.1 操作可行性-3

2.1.2 技术可行性-3

2.1.3 经济可行性-4

2.2 需求分析-4

2.2.1 用户需求-4

2.2.2 功能需求-4

2.3 系统开发的环境-4

3 系统设计-5

3.1 概要设计-5

3.2 详细设计-5

4 系统实现-6

4.1 运动捕获数据压缩流程-6

4.1.1 运动数据预处理-6

4.1.2 几何编码-6

4.1.3 数据量化-7

4.1.4 熵编码-7

4.1.5 运动数据的误差控制与矫正-7

4.2 运动捕获数据压缩方法分类原则-8

4.3 消除片段内的数据冗余-9

4.4 消除时空域内的数据冗余-9

5 系统测试-11

5.1 测试目的和测试原则-11

5.1.1 测试目的-11

5.1.2 测试原则-11

5.2 测试内容-11

5.3 测试结果-11

结    论-12

参 考 文 献-14

致    谢-15