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运动捕捉数据库复用若干关键技术研究的综述报告
运动捕捉技术是一种用于捕捉人体运动的技术，其采用多个传感器（如相机、惯性测量单元等）对运动对象进行观察和记录，然后再利用软件将其转换为数字化的运动数据。这些数据可以被用于制作电影、游戏等娱乐媒体，也可以被用于医学、体育、科学研究等领域。
但是，由于人体运动特征的差异性和运动捕捉数据库的特殊性，运动捕捉数据的复用和共享成为了一个研究的热点问题。本文对运动捕捉数据库复用若干关键技术进行总结和综述，包括数据标准化、数据清洗、数据压缩和数据融合等。
数据标准化
运动捕捉技术产生的数据十分多样化，具有很高的异构性，因此需要对其进行标准化。标准化的主要目的是为了增强不同数据之间的相似性和可比性，以便于数据的复用和共享。
数据清洗
运动捕捉技术的数据并不能完全保证准确性，因此需要进行数据清洗。数据清洗的主要目的是对数据中存在的缺失、错误、异常等问题进行识别并进行处理，从而提高数据的质量和可信度。
数据压缩
由于运动捕捉技术产生的数据量十分大，因此需要进行数据压缩。数据压缩的主要目的是减少数据存储和传输的成本，同时减少对存储空间和带宽的需求。
数据融合
运动捕捉技术产生的数据多来源于不同的设备和传感器，因此需要进行数据融合。数据融合的主要目的是将来自不同数据源的数据进行整合和合并，从而提高数据的丰富性和精度。
在运动捕捉数据库的复用过程中，上述关键技术的运用十分重要。不同的技术尽管目标不同，但同时也相互关联，相互影响。在标准化、清洗、压缩和融合过程中，我们需要严格控制每一步的细节和精度，从而获得高质量的运动捕捉数据。