未来人体姿势预测是机器智能的基本应用，本研究引入了一种新的多模态感知驱动的运动预测方法，通过结合外部 3D 场景和内部人类凝视信息来实现高保真度的生成，同时考虑人的意图和场景的语义连贯性，该方法在 3D 人体姿势和轨迹预测上取得了最先进的性能。

May, 2024

本篇论文提出了一种可以根据过去的视频输入，预测人体未来三维网格模型序列的方法，通过引入自回归模型在中间潜在空间上进行预测，有效地促进了自回归预测。

Aug, 2019

通过观察人类运动的视觉序列，我们可以轻松猜测人在过去和未来的 3D 运动。我们提出了一个可以学习人类 3D 动力学表示的框架，通过简单而有效的图像特征时间编码。在测试过程中，学习到的时空表示能够预测具有平稳性的 3D 网格。我们的模型可以从单个图像中恢复当前的 3D 网格以及它未来和过去的 3D 运动，同时也可以通过半监督学习从带有 2D 姿态标注的自然视频中学习。我们通过对来自互联网海量未标记数据的模型训练，通过已有的 2D 姿态检测器得到伪基础真值 2D 姿态，证明了我们的模型可以自举学习并在三维动作预测任务中获得最新的性能。

Dec, 2018

研究逆向行动识别问题，以给定的预设行动类型为条件，通过采用 Lie Algebra 理论和时序变分自编码器（VAE）来生成 3D 的逼真的人体运动序列，并保持多样性，实验评估证明了方法的有效性。

Jul, 2020

本文提出了一种用 probabilistic approach 来预测 characteristic poses 的方法，解决了原有 human motion prediction 只能按时间预测的问题，同时构建了一个手动注释的数据集来评估模型，结果表明此方法的平均表现优于现有方法 26%。

Nov, 2020

本文通过提出新的三阶段框架来对人类运动进行长期预测，在考虑环境场景的情况下大大提高了预测准确性，并提供了具有清晰注释的多样化合成数据集来实现稳定的训练和严格的评估。

Jul, 2020

本文提出了一种基于未来意图总揽机制的深度学习模型，该模型综合建模并预测了自我中心手部运动、交互热点和未来动作，旨在解决人 - 物互动预测的重要挑战。实验结果表明，所述模型在 EGTEA Gaze+ 和 EPIC-Kitchens 数据集上的行动预测结果优于现有方法。

Nov, 2019

该研究旨在从自我中心视角预测人的物体操纵行为的目标位置。他们提出了一个包含 RGB-D 和 IMU 流的大型多模态数据集，并设计了使用递归神经网络的基线方法，并进行了各种消融研究以验证其有效性，从而证明该新任务值得进一步学习。

Mar, 2022

通过多智能体强化学习、行为克隆和生成对抗性模仿学习，以及认知级别层次框架，我们在团队运动的背景下，引入了一个新的基准、一种新的公式和一个受认知启发的框架，以预测战略人类社交互动。我们通过使用 Wusi，一个 3D 多人动作数据集来验证我们的方法和数据集的有效性。

Nov, 2023

本论文旨在通过单目行人动作识别和以自我为中心的视角进行的 3D 定位，预测行人意图和行动轨迹，通过使用传统 JAAD 和 KITTI 数据集以及 H3D 驾驶数据集的定性测试，展示了所提出的行动识别框架和定位方法的有效性和优越性。

Aug, 2020