上下文感知的人体动作预测

CVPRApr, 2019

Context-aware Human Motion Prediction

Enric Corona, Albert Pumarola, Guillem Alenyà, Francesc Moreno-Noguer

TL;DR本文利用语义图模型和图注意力层来建立上下文感知体系结构，旨在正确建模人类行为中的对象和人际互动以提高人类运动的预测准确性。通过在全身人类动作数据库上进行的彻底评估，论文显示出模式的优越性。

Abstract

The problem of predicting human motion given a sequence of past observations is at the core of many applications in robotics and computer vision. Current state-of-the-art formulate this problem as a sequence-to-sequence task, in which a historical of 3D skeletons feeds a Recurrent Neural Network (RNN) that predicts future movements, typically in the order of

human motion prediction semantic-graph model context-aware architecture graph attention layer interaction modeling

发现论文，激发创造

基于循环神经网络的人体动作预测

本文旨在研究人体运动建模领域的前沿研究，特别关注基于深度递归神经网络的研究成果，对当前问题的评价方法进行了调查，在研究现有的体系结构、代价函数和训练程序时，提出了三点标准改进措施，取得了最新技术的突破性进展。

May, 2017

通过建模运动环境和增强运动动态来进行长期人体运动预测

本文提出了一种运动背景下的人类运动预测方法，通过摘要历史人类运动来生成当前预测，同时引入修改过的高速公路单元并最小化克矩阵损失来增强运动动态，能够有效地预测未来的人类动作并提高模型性能，同时能够进行运动背景下的人类运动转化。

May, 2018

社交和情境感知的人体运动和姿势预测

本文提出了一种新的框架来处理机器人导航中预测人类动态的问题，该框架将人类运动（或轨迹）和骨骼姿态预测这两个任务统一起来，并考虑到了场景和社交上下文等多种因素，最终在两个社交数据集上表现优异。

Jul, 2020

上下文感知轨迹预测

本研究提出了一种基于上下文感知的循环神经网络 LSTM 模型，用于人类在拥挤空间中运动和行为的预测。实验结果表明，该方法相对于之前的最新预测模型能够更好的预测人类的轨迹。

May, 2017

历史重演：基于动作注意力的人体动作预测

通过引入基于注意力机制的前馈神经网络模型，提取了历史运动细节的相似性，建模了运动模式，并在人类行为数据集上实现了最先进的人体运动预测效果。

Jul, 2020

学习运动轨迹依赖关系进行人体动作预测

本文提出了一种基于前馈深度网络的预测人体运动的方法，通过在运动轨迹空间而非传统的姿态空间中编码时间信息，同时使用通用的图卷积网络自动学习人体姿势的空间依赖关系，从而实现了超越以往人体运动预测方法的性能。

Aug, 2019

人体运动预测的多层动作注意力

介绍了一种基于注意力机制的前馈神经网络，利用运动的重复性和历史上下文进行运动预测，通过图卷积网络对历史数据的运动模式进行有效利用，取得了三个数据集上最先进的结果。

Jun, 2021

基于场景上下文的人类长期动作预测

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

物理学和神经网络的有益结合：可靠高效的人体运动预测生成

使用特殊的神经网络，将 Social Force Model 嵌入结构，提高人类运动的预测精度和安全性，解释可行，且具有广阔的应用前景和实验支撑。

Jun, 2020

多模态感知驱动的三维人体动作预测

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