标题“Individual Identification from 3D Captured Movement Data”提出了使用三维捕捉运动数据进行个体识别的研究主题。在这个研究领域中，人类个体识别的重要性是显而易见的，特别是在动画制作、安全监控以及计算机视觉方面。个体识别可以用于安全验证、个性化服务和行为分析等多种应用场合。
描述部分表明，与传统的二维识别方法不同，该研究提出了一种基于三维运动捕捉数据进行人类动作识别的新方法。该方法采用基于数据驱动的建模方法，从标记训练集中学习特征，并使用主成分分析（PCA）获取捕捉动作序列的低维特征。同时，采用相似性计算技术来计算不同动作片段之间的距离。实验结果表明，该方法对于CMU动作捕捉数据库中的动作片段识别具有良好的识别能力，尤其是对于周期性动作，识别结果几乎不受捕捉序列长度的影响。
在标签中提到的“研究论文”表明了文档是一篇正式的学术论文，它不仅包含了理论分析，还可能包括实验验证和数据支持。
在研究中，作者提及了多种个体识别技术，包括传统的2D视频数据识别方法，这些方法由于信息不足和不准确而存在局限性。此外，文中还探讨了利用人类动作识别个体的可能性，例如通过步态这样的远程特征来进行个体识别。步态作为一种个体的独特运动习惯，为个体识别提供了新的识别特征。
从提供的部分文献内容中，我们能够提炼出以下重要知识点：
1. 三维运动捕捉数据的获取与应用：三维运动捕捉技术能够直接从人体获取运动数据，反映了人类真实运动。这种数据的使用标志着个体识别技术的一大进步，因为它提供了更丰富、更准确的人体运动信息。
2. 数据驱动的建模方法：该研究采用一种数据驱动的方法从标记训练集中学习个体动作的特征。这种方法依赖于大量数据的分析和处理，而不是依赖于先验假设或物理模型。
3. 主成分分析（PCA）：PCA被用来从捕捉到的运动序列中提取低维度特征。这是一种常见的降维技术，它能够将数据中最重要的特征提取出来，同时去除噪声和冗余信息，以简化数据结构。
4. 相似性计算技术：该研究使用相似性计算技术计算不同动作片段之间的距离，以此作为识别不同个体的基础。这种技术通过量化动作之间的相似度来进行个体识别。
5. 实验与验证：研究者们在CMU动作捕捉数据库上测试了他们的方法，验证了该方法在识别运动片段方面的能力。实验结果表明，该方法可以准确识别数据库中的所有动作，并且对于周期性动作，识别结果不受捕捉序列长度的影响。
6. 个体识别技术的应用：个体识别技术在动画、安全监控以及计算机视觉等多个领域中扮演了重要角色。特别是步态识别，它作为一种能够反映个体运动习惯的远程特征，为个体识别提供了新的可能性。
通过上述知识点的分析，可以看出个体识别技术的研究对于推动计算机视觉、人工智能以及安全监控等领域的发展具有重要意义。三维运动捕捉数据的获取和处理能力的提升，以及先进算法的应用，都极大地提高了个体识别的准确性和效率。未来随着技术的进步，个体识别技术将有可能进一步提高其性能，拓展到更多实际应用中。
