Low-latency compression of mocap data using learned spatial decorrelation transform
Due to the growing needs of motion capture (mocap) in movie, video games, sports, etc., it is highly desired to compress mocap data for efficient storage and transmission. Unfortunately, the existing compression methods have either high latency or poor compression performance, making them less appea...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hou, Junhui, Chau, Lap-Pui, Magnenat-Thalmann, Nadia, He, Ying |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/89393 http://hdl.handle.net/10220/46234 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Human Motion Capture Data Tailored Transform Coding
بواسطة: Hou, Junhui, وآخرون
منشور في: (2018) -
Sparse low-rank matrix approximation for data compression
بواسطة: Hou, Junhui, وآخرون
منشور في: (2018) -
Light field image compression based on bi-level view compensation with rate-distortion optimization
بواسطة: Hou, Junhui, وآخرون
منشور في: (2020) -
Dynamic 3-D facial compression using low rank and sparse decomposition
بواسطة: Chau, Lap-Pui, وآخرون
منشور في: (2013) -
Using optical MOCAP to improve the canoeing stroke
بواسطة: Lee, Wen Hui.
منشور في: (2010)