深度学习动作捕捉：原理、陷阱和前景介绍
本研究提出了一种基于深度神经网络的姿态识别系统，使用相对关节位置、时间差和规范化运动轨迹等简单但有效的特征对骨架数据进行特征提取，并采用深度自编码器对特征进行可视化，测试结果表明，该深度神经网络能够捕获到比主成分分析更具有区分性的信息，同时在 65 类、超过 2000 个动作序列的公共数据库上取得了 95% 以上的准确率，是目前这类大型数据集的最佳表现。
Jun, 2013
本研究提出一个基于深度学习的人体动作捕捉数据的通用模型，学习自大量的捕捉数据中，并成功应用于人体动作特征提取、分类和预测，优于现有最新技术，具有普遍性。
Feb, 2017
该论文综述了基于深度学习的姿势分析应用，包括姿势估计、姿势跟踪和动作识别，并讨论了现有技术的优势和局限性，重点介绍了将这三个任务整合到视频序列的统一框架中的方法，并探讨了相关挑战和未来研究方向。
Oct, 2023
本文介绍应用生成对抗性模仿学习方法，通过有限的高维仿人体运动演示数据，训练神经网络策略以产生类人的运动模式，并利用该方法构建子技能策略解决高维身体姿态控制任务。
Jul, 2017
本研究论文介绍了人体动作预测技术在人机交互、自动驾驶、运动分析和人员跟踪等各个领域的重要性，并深入讨论了该领域的常见模型架构的优势和劣势，总结了最近的研究创新，并提供了现有方法、常用数据集和评估指标的综合概述。此外，还讨论了该领域当前的一些限制，并提出了未来研究方向以克服这些挑战，推动人体动作预测的进一步发展。
Dec, 2023
本文概述了深度学习在计算机视觉领域中对相机姿态估计的应用，描述了关键方法和趋势，对现有的学习为基础的姿态估计器进行了广泛的交叉比较，并讨论了新出现的解决方案和未来的研究方向。
Jul, 2019
通过引入 “Let's Dance” 数据集，作者介绍了如何在视频领域应用深度神经网络方法，并探讨了这些方法在学习如何处理动态数据时的价值和性能，特别是在区分需要使用运动信息分类的动态运动大类方面的困难。
Jan, 2018