Jun, 2021

人体运动预测的多层动作注意力

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TL;DR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。
human motion predictionfeed-forward networkattention modelgraph convolutional networklong-term history
发现论文，激发创造
  • 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

  • 上下文感知的人体动作预测

    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。

    Apr, 2019

  • 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

  • 基于姿态注意力的手势人体动作识别

    本研究提出一种基于时空注意力机制的人体动作识别方法，采用外部信息（人的姿态）提取注意力分布，采用 RNN 实现注意力的递归处理，以实现自动关注动作中最活跃的手部，并检测最具区分度的动作要素，并在 NTU-RGB + D 数据集上获得最先进的结果。

    Dec, 2017

  • 针对人类动作识别的姿态条件的时空关注

    通过利用多模态视频数据，并提出使用两种方法来识别人类行为，包括使用卷积模型处理姿势流，由可调节关注机制控制图片流，最后经过 LSTM 神经网络对不同姿态下的处理进行特征提取，能够在多数据集上大幅度的提高人类行为识别的效果。

    Mar, 2017

  • 集成多个 GAN 的控制性 3D 人体运动预测

    本文提出了一种基于控制参数的人体运动预测任务形式，使用复合 GAN 结构，包括不同身体部位的局部 GAN 和通过全局 GAN 聚合的，以便进行跨活动类型的可操作运动预测，本方法优于现有的最先进方法。

    Mar, 2021

  • 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

  • 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

  • 利用姿态、动作和外观进行动作分类和检测的串联多流网络

    本文提出了一种网络体系结构，计算和整合了人类动作识别中最重要的视觉线索：姿态，运动和原始图像，并引入了马尔科夫链模型进行融合，在 HMDB51，J-HMDB 和 NTU RGB+D 数据集上达到最先进的动作分类性能和在 UCF101 和 J-HMDB 数据集上达到最先进的时空动作定位结果。

    Apr, 2017

  • 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