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- 一种从拉班舞谱生成三维人体运动数据的方法
- 本发明提供一种从拉班舞谱生成三维人体运动数据的方法，属于计算机视觉及图像处理技术领域，采用拉班符号语义约束的变分自编码器VAE，融合多个肢体部位的拉班符号描述，并使用时空图神经网络表示人体骨架特征，通过Transform...
- 李敏杜丽娜桑婧鲁远耀
- 基于改进图卷积网络的三维人体运动预测方法及系统
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- 吕娜张建华
- 基于对比学习的风格化三维人体运动生成方法
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- 王勇李宗莹杜鑫
- 基于动作和风格的三维人体运动生成方法
- 本发明涉及三维人体运动生成技术领域，尤其涉及一种基于动作和风格的三维人体运动生成方法。步骤如下：用时空提取器来从运动序列中提取特征；用三维人体运动序列来训练模型的运动生成能力；用自适应实例标准化层来实现风格的注入。本发明...
- 王勇李宗莹杨博然
- 基于风格及动作引导的三维人体运动生成
- 随着三维人体运动生成技术的发展,人们开始逐渐将运动生成的控制条件往动作引导信息上拓展,旨在根据语义动作标签生成逼真的三维人体运动序列。但是人体运动不仅是动作的执行,还应表现出人体运动的情绪,个性等风格特点。现有的运动生成...
- 李宗莹
- 融合时空图卷积网络与非自回归模型的三维人体运动预测被引量：2
- 2024年
- 当前人体运动预测的方法大多采用基于图卷积网络的自回归模型,没有充分考虑关节间的特有关系和自回归网络性能的限制,从而产生平均姿态和误差累积等问题。为解决以上问题,提出融合时空图卷积网络和非自回归的模型对人体运动进行预测。一方面利用时空图卷积的网络提取人体运动序列的局部特征,可以有效减少三维人体运动预测场景中的平均姿态问题和过度堆叠图卷积层引起的过平滑问题的发生;另一方面将非自回归模型与时空图卷积网络进行结合,减少误差累计问题的发生。利用Human3.6M的数据集进行80 ms、160 ms、320 ms和400 ms的人体运动预测实验。结果表明,NAS-GCN模型与现有方法相比,能预测出更精确的结果。
- 刘一松高含露蔡凯祥
- 基于图卷积神经网络和非自回归模型的三维人体运动预测研究与应用
- 高含露
- 一种面向智能行为识别的三维人体运动特征表达方法
- 本发明公开一种面向智能行为识别的三维人体运动特征表达方法，解决了计算机视觉领域的机器学习模型中现有基于三维笛卡尔坐标系数据描述的人体运动特征的维度冗余或欠表达等问题。提出的三维人体运动特征具有更小的数据维度，从关节约束、...
- 刘庭煜翁陈熠倪中华焦磊
- 基于轨迹流形的三维人体运动识别方法
- 本发明涉及一种基于轨迹流形的三维人体运动识别方法，其特征在于包括：步骤1，对人体运动数据集进行预处理；步骤2，对于全部样本的某一动作，对每个关节的运动轨迹进行三次B样条曲线拟合，将同一样本中的所有关节曲线进行拼合，构成B...
- 王醒策张梦琪武仲科赵海川王虎镇
- 基于分层学习的循环神经网络用于三维人体运动合成方法
- 本发明提供一种基于分层学习的循环神经网络用于三维人体运动合成方法，包括：训练模型步骤与测试模型步骤；训练模型步骤包括：采用GRU单元构建低层运动信息提取网络；采用GRU网络建立高层运动合成网络；采用带有不同风格的运动数据...
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