运动捕捉数据增强技术

1/1运动捕捉数据增强技术第一部分运动捕捉数据的获取和处理 2第二部分数据增强技术概览 4第三部分数据重采样优化 7第四部分数据插值与外推 9第五部分数据合成与生成 11第六部分数据集成与融合 14第七部分数据增强对运动分析的影响 17第八部分数据增强技术的发展趋势 20

第一部分运动捕捉数据的获取和处理关键词关键要点【运动捕捉数据的获取】

1.传感技术：包括惯性测量单元（IMU）、光学惯性传感器和光学系统，提供身体和物体运动的原始数据。

2.传感器放置：优化传感器的位置和数量，确保准确捕获身体关键区域，并避免运动限制。

3.数据校准：通过跟踪校准标记或使用姿势估计算法，消除传感器漂移和偏差，确保数据准确性。

【运动捕捉数据的处理】

运动捕捉数据的获取与处理

运动捕捉技术通过传感器或标记系统获取人体运动数据，并对其进行处理以生成可用于各种应用的数据集。

数据获取方法

*光学运动捕捉系统：利用摄像机捕获人体上的标记点，通过三角测量法计算出三维坐标。

*惯性运动传感器(IMU)：利用加速度计、陀螺仪和磁力计测量人体各部位的运动状态。

*磁性运动捕捉系统：基于电磁场测量传感器位置，提供高精度的数据。

数据处理步骤

*数据清理：去除噪声、异常值和不完整的数据点。

*骨架排列：将捕获的标记点或传感器数据与人体的骨架结构相对应，形成虚拟骨架。

*运动学逆运动学求解：利用骨架关节角度和长度信息，计算出人体的运动轨迹和姿势。

*滤波和噪声去除：使用滤波算法进一步去除运动数据中的噪声和抖动。

*数据校准：校正传感器与身体之间的偏差，确保数据精度。

*数据压缩：通过算法减少数据量，便于存储和传输。

运动捕捉数据增强技术

*运动合成：利用机器学习技术，从现有数据集中生成新的、逼真的运动数据。

*动作混编：将不同动作片段无缝拼接，创建新的动作序列。

*动作识别：通过深度学习算法，识别和分类运动数据中的动作。

*动作预测：利用时序数据分析技术，预测运动的未来趋势。

*数据可视化：使用三维可视化工具，展示运动捕捉数据，便于分析和理解。

运动捕捉数据的应用

*动画制作：为电影、游戏和虚拟现实中的角色创建逼真的动作。

*运动分析：评估运动员和患者的运动模式，用于伤病预防和康复。

*人体工程学：设计符合人体工学原理的产品和工作场所。

*健身和康复：提供实时反馈，帮助用户改善姿势和运动表现。

*虚拟现实和增强现实：创建逼真的沉浸式体验，让用户与虚拟世界互动。

运动捕捉技术的未来

运动捕捉技术仍在不断发展，未来有望进一步提升数据精度、减少数据获取成本并开发更多创新应用。随着机器学习和人工智能的进步，运动捕捉数据增强技术将发挥越来越重要的作用，为各种领域带来变革性的解决方案。第二部分数据增强技术概览关键词关键要点数据采集与预处理

1.数据采集方法：运动捕捉技术采用惯性传感器、光学相机、电磁传感器等设备采集运动数据。

2.数据预处理：对原始数据进行滤波、时间戳同步、数据点补全和重建等处理，去除噪声和提高数据质量。

3.特征提取：从预处理后的数据中提取运动关节的位移、角速度、加速度等特征信息，为后续分析和建模提供基础。

数据标注与标签生成

1.标注方法：手动标注、半自动标注和自动标注是常见的标注方式，选择合适的标注方法可以提高标注效率和准确性。

2.标签类型：运动捕捉数据标注常见标签类型包括人体骨骼关键点、动作类别、动作序列等。

3.标签生成：利用标注工具或机器学习算法生成标签，标注完整性和准确性直接影响后续数据增强的效果。

数据增强技术类型

1.基于生成模型：利用生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等生成模型生成新数据，丰富训练数据集。

2.基于变换方法：几何变换（旋转、平移、缩放）、时间变换（随机采样、时间偏移）、参数扰动（关节角度扰动）等方法可以增强数据多样性。

3.基于迁移学习：将其他领域的知识迁移到运动捕捉数据增强中，弥补特定数据集的不足。

数据增强应用场景

1.动作识别：增强后的数据有助于提高动作识别的准确性和鲁棒性。

2.动作生成：数据增强可为动作生成模型提供更丰富的训练数据，提高生成动作的真实性和多样性。

3.运动分析：增强的数据有利于提取更全面的运动特征，用于运动员表现评估、康复治疗等领域。数据增强技术概览

数据增强是一种通过修改现有数据来创建新数据的方法，以增强机器学习模型的泛化能力和鲁棒性。对于运动捕捉数据而言，数据增强技术尤为重要，因为它可以解决该类型数据的稀缺性和多样性不足问题。

数据合成：

合成生成新数据的一种方法是从头开始生成数据。对于运动捕捉数据，这可以通过以下方法实现：

*建模：使用关节角、速度和加速度等参数构建骨架模型，并利用物理学原理生成运动数据。

*动作生成：使用生成式对抗网络(GAN)或变分自编码器(VAE)等深度学习模型生成新的动作序列。

数据变形：

变形是指修改现有数据以创建新的数据集。针对运动捕捉数据，变形技术包括：

*时间变形：改变动作序列的时间轴，例如加速、减速或逆序播放。

*空间变形：改变动作序列的空间特征，例如调整关节角度、位置或方向。

*随机骨架抖动：添加随机噪声或抖动到骨架数据，以模仿真实世界的运动变异。

数据组合：

组合是指将不同数据集中的数据混合和匹配。对于运动捕捉数据，这可以涉及：

*动作混合：将不同动作序列的片段拼接在一起，以创建新的动作变体。

*动作转移：将一个角色的运动应用到另一个角色身上，从而扩大动作多样性。

噪声添加：

噪声添加是指向数据中添加随机噪声或干扰。对于运动捕捉数据，这可以模拟现实世界中存在的传感噪声和运动误差。

数据归一化：

归一化可以确保不同数据集中的数据具有相似的分布和范围。对于运动捕捉数据，归一化技术包括：

*特征缩放：将数据缩放为一定范围，例如0到1。

*均值归一化：减去数据的均值并除以其标准差。

数据采样：

采样是指从现有数据中选择一个子集。对于运动捕捉数据，采样技术包括：

*下采样：从数据序列中选择特定间隔的数据点，从而减少采样频率。

*上采样：通过插值或生成新数据点来增加数据序列的采样频率。

评估

数据增强技术的效果可以通过以下指标进行评估：

*模型精度：增强后的数据是否提高了机器学习模型的性能。

*泛化性：增强后的数据是否提高了模型对未见过数据的泛化能力。

*鲁棒性：增强后的数据是否提高了模型对噪声和变形数据的鲁棒性。第三部分数据重采样优化关键词关键要点【线性插值优化】

1.采用高阶线性插值算法，减少插值过程中数据丢失和噪声引入，提高重采样数据的准确性。

2.自适应调节插值间隔，根据运动轨迹的复杂程度动态调整插值点，优化计算效率和精度。

【非线性拟合优化】

数据重采样优化

数据重采样是运动捕捉数据增强的一种技术，它通过对原始数据进行重构或插值，生成新的数据样本，以弥补数据不足或不规则的情况。通过数据重采样，可以提高运动捕捉数据的多样性和信息丰富度，从而增强后续分析和应用的可靠性。

#数据重构方法

线性插值：这是最简单的重构方法，它通过在相邻帧之间进行线性插值来生成新样本。这种方法简单易行，但对于复杂或非线性的运动可能不够准确。

均值距离插值：这种方法考虑了相邻帧之间的距离和方向，通过计算平均距离来确定新样本的位置。与线性插值相比，它可以生成更加平滑和准确的数据。

时空沃罗诺伊图：这种方法使用时空沃罗诺伊图将数据空间划分为一系列的区域，每个区域由一个数据点支配。新样本根据这些区域的距离和权重进行生成。它可以处理复杂的非线性运动，并提供高精度的数据重构。

#插值优化

时间窗口优化：通过调整插值的时间窗口大小，可以优化插值结果。较大的窗口可以生成更加平滑的数据，但可能会丢失运动细节。较小的窗口可以保留更多细节，但可能会产生噪声和不连续性。

权重自适应：可以根据运动的复杂性和变化率，对插值权重进行自适应调整。对于简单的运动，可以采用均匀权重；对于复杂的运动，可以对相邻帧赋予不同的权重，以提高精度。

超参数优化：对于某些插值方法，需要优化超参数，例如：

*线性插值：插值阶数

*均值距离插值：距离权重指数

*时空沃罗诺伊图：网格细度

#评估指标

为了评估数据重采样优化的效果，可以采用以下指标：

*平均误差：测量重构数据与原始数据之间的平均距离。

*最大误差：测量重构数据与原始数据之间最大的距离。

*数据多样性：衡量重构数据相对于原始数据的信息丰富度和多样性。

#应用

数据重采样优化在运动捕捉领域有着广泛的应用，包括：

*运动分析：改善运动数据的平滑度和连续性，以进行精准的运动分析和评估。

*动作合成：通过重采样可以生成新的动作序列，用于动作合成和动作捕捉库的扩充。

*机器学习：为机器学习算法提供更加丰富和多样化的训练数据，提高模型的泛化能力和准确性。第四部分数据插值与外推关键词关键要点数据插值

1.线性插值：利用两个已知数据点之间的直线关系，对中间缺失数据点进行估计。

2.样条插值：使用分段多项式曲线，拟合缺失数据区域，兼顾平滑性与局部精度。

3.逆距离插值：根据已知数据点与目标插值点之间的距离，加权计算出插值结果。

数据外推

数据插值与外推

数据插值与外推是在运动捕捉数据增强过程中，对缺失或不完整数据进行估计和补全的两种重要技术。它们分别适用于不同的场景，并采用不同的算法和方法来实现。

数据插值

数据插值是在缺失数据点周围存在已知数据点的情况下，通过数学函数或统计模型来估计缺失值。常用的插值方法包括：

*线性插值：假设缺失数据与相邻数据点变化呈线性关系，通过计算相邻数据点之间的差值和比例，来估计缺失值。

*样条插值：使用分段多项式函数来拟合数据点，从而产生一个平滑且连续的曲线，并根据曲线估计缺失值。

*克里金插值：一种基于统计模型的插值方法，考虑数据点之间的相关性，并使用最优线性无偏估计器来估计缺失值。

数据外推

数据外推是在已知数据点序列的趋势或模式下，通过数学模型或统计方法来预测数据序列之外的数据点。常用的外推方法包括：

*线性回归外推：假设数据序列的变化呈线性趋势，使用线性回归方程来预测未来数据点。

*指数平滑外推：假设数据序列的变化呈指数趋势，通过加权平均的方式来预测未来数据点。

*时间序列分析外推：使用时间序列模型，如自回归积分移动平均(ARIMA)模型或季节性自回归积分移动平均(SARIMA)模型，来预测未来数据点。

选择插值和外推方法

选择合适的插值或外推方法取决于数据的特性和具体应用场景。需要考虑因素包括：

*数据类型：插值和外推方法对数据类型敏感，如连续数据、分类数据或时间序列数据。

*缺失数据模式：缺失数据可以是随机的、成块的或有规律的，不同的模式需要不同的插值或外推方法。

*精度要求：插值和外推的精度因方法而异，需要根据应用场景的要求进行选择。

*计算成本：一些插值和外推方法比其他方法更复杂，需要考虑计算资源和时间成本。

应用

数据插值与外推在运动捕捉领域得到了广泛的应用，例如：

*填补缺失数据：运动捕捉系统有时会丢失数据帧，插值或外推可以补全缺失帧，确保运动序列的完整性。

*平滑数据：运动捕捉数据通常包含噪声和抖动，插值或外推可以平滑数据，提高运动轨迹的准确性和连贯性。

*预测未来运动：通过外推运动捕捉数据，可以预测运动员或角色未来的运动趋势和动作。

*运动合成：通过将来自不同运动捕捉序列的数据进行插值或外推，可以创建新的、逼真的运动序列。第五部分数据合成与生成关键词关键要点运动捕捉数据合成

1.使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的运动捕捉数据，以克服运动捕捉过程中的限制和成本。

2.通过利用运动捕捉技术的先验知识，改进GAN的训练过程，提高生成的运动数据的保真度和多样性。

3.探索迁移学习技术，将从不同动作中提取的知识迁移到目标动作的合成中，以增强数据合成能力。

运动捕捉数据生成

1.开发基于物理引擎的运动捕捉数据生成器，利用物理原理和运动规律，生成自然而流畅的运动序列。

2.利用深度学习模型，基于现有运动捕捉数据集生成新的、未见过的运动数据，扩展运动捕捉库。

3.探索混合现实技术，结合实际运动捕捉和数据生成，创建逼真的混合现实运动环境，增强用户体验。数据合成与生成

#目标

数据合成旨在生成逼真的运动捕捉数据，以弥补实际捕获数据的不足或增强其多样性。

#技术

物理模拟：

*基于物理定律模拟人体和环境，生成动作数据。

*确保运动的自然性和动力学一致性。

机器学习：

*训练机器学习模型学习从真实数据中提取运动模式。

*能够生成逼真的动作数据，并根据特定条件进行调整。

循环神经网络（RNN）：

*处理时序数据，如运动捕捉序列。

*能够捕捉长程依赖关系，生成流畅的动作。

生成对抗网络（GAN）：

*使用两个神经网络模型竞争生成逼真的数据。

*通常比传统模型生成更逼真的运动数据。

#优势

*增强数据多样性：生成独特的运动数据，以补充实际捕获的数据集。

*减少数据收集成本：避免实际动作捕捉的昂贵和耗时过程。

*提高训练模型准确性：提供更多高质量数据，用于训练运动识别、运动预测等模型。

*允许自定义动作：根据特定要求或偏好生成定制的动作。

*保护隐私：合成数据避免使用敏感的真实人类运动数据。

#应用

*动作识别：增强数据集以提高模型识别未知动作的能力。

*运动预测：生成逼真的运动序列，用于训练预测模型。

*运动动画：为数字角色创建动画，生成自然且逼真的动作。

*游戏开发：生成角色动作和互动，增强游戏体验。

*体育科学：分析和优化运动技术，提升运动员表现。

#挑战

*捕捉细微差别：合成运动数据可能缺乏真实数据中的细微差别和复杂性。

*数据多样性：确保合成的运动数据具有足够的多样性，以反映实际人类运动的范围。

*计算成本：物理模拟和机器学习模型的训练和推理可能需要大量的计算资源。

*伦理问题：合成运动数据可能用于欺骗性目的，例如创建虚假视频或视频游戏角色。

#研究方向

*混合方法：结合物理模拟和机器学习技术以提高生成数据的准确性和逼真性。

*多模态数据：生成包括动作捕捉数据、姿态估计和电肌图等信息的丰富多模态数据。

*可解释性：开发工具和方法，以了解合成数据的生成过程并确保透明度。

*伦理指南：制定道德准则，以负责任地使用合成运动数据并减轻伦理担忧。第六部分数据集成与融合关键词关键要点数据同化

1.定义：数据同化是指将来自不同来源和不同模态的运动捕捉数据进行整合，以创建更全面、一致的运动表示。

2.方法：数据同化涉及多个步骤，包括数据预处理、特征提取、对齐、融合和评估。

3.优势：数据同化能够提高运动捕捉数据的准确性、鲁棒性和可泛化性，从而为更精确和可靠的运动分析提供基础。

多模态数据融合

1.概念：多模态数据融合涉及结合来自多个模态（例如，视觉、惯性、生物力学）的运动捕捉数据。

2.挑战：多模态数据融合的主要挑战之一是确保来自不同模态的数据具有可比性和互补性。

3.应用：多模态数据融合在各种应用中非常有价值，例如运动分析、康复和虚拟现实。

深度学习

1.作用：深度学习技术在运动捕捉数据增强中发挥着至关重要的作用，特别是在数据集成、特征提取和融合方面。

2.神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等神经网络已被广泛用于从运动捕捉数据中学习复杂模式和特征。

3.生成模型：生成对抗网络（GAN）和其他生成模型已被探索用于生成高质量的合成运动捕捉数据，以增强训练数据集。

迁移学习

1.概念：迁移学习是指将从一个运动捕捉数据集中学到的知识应用到另一个数据集。

2.益处：迁移学习可以减少训练时间，同时提高新数据集上运动捕捉数据增强模型的性能。

3.应用：迁移学习在运动捕捉数据的各种应用中显示出潜力，例如动作识别、姿态估计和运动生成。

鲁棒性增强

1.重要性：鲁棒性增强对于处理运动捕捉数据中的噪声和异常值至关重要。

2.方法：鲁棒性增强技术包括数据清洗、异常值检测和基于深度学习的主动学习。

3.应用：鲁棒性增强确保运动捕捉数据增强技术在现实世界应用中具有可靠性。

可解释性

1.需求：可解释性对于增强基于运动捕捉数据的决策的信任和信心至关重要。

2.方法：可解释性技术包括特征的重要性分析、可视化和基于语言的解释。

3.好处：可解释性允许用户理解模型在运动捕捉数据增强过程中的行为和决策。数据集成与融合

运动捕捉数据增强技术中，数据集成与融合至关重要，其涉及多个维度，包括：

数据类型集成：

*将来自不同传感器（如惯性测量单元、光学捕捉系统、力传感器）的异构数据整合在一起。

*整合来自不同人体部位的运动数据，如四肢、躯干和头部。

*融合不同时间分辨率和采样率的数据，以获得一致的时间序列。

数据时间同步：

*同步来自不同传感器的数据，确保它们在时间上对齐，以进行准确的运动分析。

*通过时间戳、触发信号或Kalman滤波等技术实现时间同步。

*考虑传感器延迟和数据传输时间，以获得精确的时间对齐。

数据预处理：

*清除数据中的噪声、异常值和伪影，确保数据质量。

*应用滤波器（如Savitzky-Golay滤波器或卡尔曼滤波器）平滑数据并增强信号。

*标准化数据以消除不同传感器或测量方法之间的差异。

数据归一化：

*将不同主体或运动条件下的数据转换为相同比例，便于比较和分析。

*应用Z分数归一化、最大-最小归一化或小数点归一化等技术。

*确保数据在统一范围内分布，以便进行有效比较。

特征提取：

*从集成数据中提取运动学特征（如关节角度、速度和加速度）和动力学特征（如力、力矩和功率）。

*使用特征工程技术（如主成分分析或线性判别分析）选择和优化特征。

*提取特征时考虑运动的生物力学原理和研究目标。

数据融合：

*将集成后的数据融合成统一且一致的表示，以增强运动捕捉数据的可解释性和信息量。

*应用多传感器融合算法（如Kalman滤波器、粒子滤波器或基于置信度的融合）将来自不同来源的数据融合在一起。

*考虑数据不确定性、传感器偏差和噪声特性。

融合后的数据评估：

*评估融合数据的准确性、一致性和鲁棒性。

*使用groundtruth数据或其他独立的测量手段进行验证。

*比较不同融合算法的性能，并根据specific应用选择最合适的算法。

总而言之，数据集成与融合是运动捕捉数据增强技术的关键步骤，它通过整合来自多个来源的数据、同步时间、预处理、归一化、特征提取和数据融合，提供了更全面、更高质量的运动数据。这些技术增强了运动分析的准确性和信息量，使研究人员和从业者能够更深入地理解人体运动。第七部分数据增强对运动分析的影响关键词关键要点运动分析精度的提高

1.数据增强技术可以生成大量的合成数据，这些数据具有与原始数据相似的统计特性和分布，从而扩大数据集的规模和多样性。扩大的数据集可以改善机器学习模型的泛化能力，提高运动分析的准确性和可靠性。

2.数据增强可以有效地减少运动捕捉数据中存在的噪声和异常值。通过对原始数据进行平滑、旋转和位置扰动等处理，数据增强技术可以生成更加鲁棒和干净的数据集，从而减少机器学习模型对噪声的敏感性，提高运动分析的精度。

3.数据增强技术还可以帮助应对运动捕捉数据中的缺失值和部分遮挡问题。通过生成具有缺失或遮挡特征的合成数据，数据增强技术可以使机器学习模型能够在处理不完整数据时表现出更好的性能，提高运动分析的鲁棒性。

运动分析中的个性化定制

1.数据增强技术使运动分析模型能够适应个体差异和特定的运动模式。通过结合来自不同个体或特定运动场景的数据，数据增强技术可以为每个人或场景生成定制化的合成数据，从而训练出针对性强的机器学习模型。

2.针对性的机器学习模型可以深入了解个体或特定场景的运动模式，识别微妙的差异和独特特征。这对于个性化的运动分析至关重要，可以提供针对性的训练指导、运动纠正和康复计划。

3.数据增强技术还可以帮助解决不同运动技能水平之间的数据差异问题。通过生成不同难度和复杂程度的合成数据，数据增强技术可以使机器学习模型能够为不同技能水平的个体提供适当的分析和指导，促进运动技能的提升。数据增强对运动分析的影响

运动捕捉数据增强技术通过利用现有的数据创建新的合成数据来扩充运动捕捉数据集，对运动分析产生了深远的影响。它带来了以下主要好处：

1.减少数据稀缺性

运动捕捉数据收集往往成本高昂且耗时，这可能会导致数据稀缺性问题。数据增强可以生成虚拟数据，以补充现有数据集，从而解决这一挑战。

2.提高数据多样性

运动捕捉数据通常受到特定环境和条件的限制。数据增强技术可以通过引入合成数据，增加数据集的多样性，覆盖更广泛的动作、场景和条件。

3.增强模型鲁棒性

数据增强可以创建各种数据点，其中包含训练数据中可能遗漏的边缘情况和异常值。这有助于训练更鲁棒的运动分析模型，即使面对从未见过的数据也能泛化良好。

4.改进预测准确度

通过扩展数据集并提高其多样性，数据增强可以提高运动分析模型的预测准确度。合成数据增加了模型训练的数据量，从而减少过度拟合并提高预测的可靠性。

5.加速算法开发

数据增强使研究人员能够快速创建大规模数据集，用于训练和评估运动分析算法。这有助于加速算法开发过程，缩短算法的上市时间。

数据增强技术对运动分析的具体影响

6.运动识别

数据增强可以通过引入合成数据来增加动作多样性，从而提高运动识别模型的准确度。虚拟数据包含各种动作、速度和角度，这有助于模型识别更广泛的运动模式。

7.姿势估计

数据增强技术可以通过合成各种身体姿势来扩充数据集，从而改善姿态估计模型。虚拟数据包含不同的身体尺寸、形状和运动，这有助于模型准确地预测不同个体的姿势。

8.生物力学分析

数据增强可以创建虚拟关节力和肌肉活动数据，以增强生物力学分析。通过合成数据，研究人员能够研究更广泛的运动条件，深入了解运动模式和肌肉力学。

9.运动规划和控制

数据增强通过生成虚拟环境和场景，为运动规划和控制算法提供更多训练数据。合成数据允许研究人员测试算法在各种条件下的性能，从而提高其鲁棒性和可概括性。

10.运动康复

数据增强可用于创建个性化运动康复计划。通过合成数据，治疗师可以生成针对患者特定需求和能力的虚拟锻炼和评估。

在数据质量、合成方法和数据验证方面，数据增强技术还需要进一步的研究和发展。然而，其对运动分析的重大影响已经显而易见，为解决数据稀缺性、提高模型鲁棒性和加速算法开发开辟了新的途径。第八部分数据增强技术的发展趋势关键词关键要点主题名称：跨模态数据增强

1.结合来自不同模态（如图像、文本和音频）的数据，以增强运动捕捉数据的鲁棒性和准确性。

2.探索多模态生成模型，以合成逼真的运动数据，弥补真实数据的不足。

3.研究跨模态特征融合算法，有效地将来自不同模态的数据整合到运动捕捉模型中。

主题名称：无监督数据增强

运动捕捉数据增强技术的发展趋势

运动捕捉数据增强技术经历了从传统方法到人工智能（AI）驱动技术的快速演变。随着计算机图形学和机器学习领域的发展，数据增强技术的最新进展为运动捕捉数据的增强和处理带来了革命性的进步。

1.基于生成式对抗网络（GAN）的运动增强

GAN已被广泛用于生成逼真的运动数据。这些模型可以学习运动数据固有的统计分布，并生成与原始数据几乎无法区分的高质量合成数据。与传统方法相比，基于GAN的方法可以生成数量更多且多样性更高的运动数据，从而提高运动捕捉系统的鲁棒性和泛化能力。

2.运动特征保留的降采样增强

运动数据经常需要进行降采样以减少计算成本。传统的降采样方法可能会丢失关键的运动