Oct, 2021

基于骨骼的人体动画深度学习调查

PDF
TL;DR本文综述了基于骨架的人类角色动画中利用深度学习和深度强化学习的最新方法，分别涵盖运动数据表示、最常见的人体运动数据集以及在人类动画流水线中运用到的运动合成、角色控制和运动编辑等方面。同时，我们也探讨了当前基于深度学习和深度强化学习的状态 - of-the-art 方法的局限性以及未来研究的可能方向。
human character animationdeep learningdeep reinforcement learningmotion synthesismotion editing
发现论文，激发创造
  • 深度表示学习用于人类动作预测和分类

    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

  • 基于三维骨架的行为识别学习方法调查

    这篇研究论文介绍了从基于深度学习架构的角度全面讨论使用三维骨架数据进行动作识别，并详细介绍了基于循环神经网络 (RNN)-based、卷积神经网络 (CNN)-based 和图卷积网络 (GCN)-based 的主流动作识别技术，并介绍了包括 NTU-RGB+D 在内的多个数据集和算法。

    Feb, 2020

  • 基于人体姿势的深度学习估计、跟踪和动作识别：综述

    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

  • 基于 RGB-D 和深度学习的人体动作识别：一项综述

    本文综述了近年来在 RGB-D 基础上的人体运动识别中，采用深度学习方法中卷积神经网络和循环神经网络的应用，通过四类方法（基于 RGB、基于深度、基于骨骼、基于 RGB+D）来探讨现有技术的优缺点，特别是强调了应用于视频序列固有的时空结构信息的编码方法，以及未来的研究方向。

    Oct, 2017

  • Skeleton2Humanoid: 用于物理合理运动的虚拟人物动画插值

    本研究介绍了一种名为 Skeleton2Humanoid 的系统，该系统通过物理学模拟器中的正则化合成骨架运动来执行基于物理的运动校正，在测试时间内提高合成人体骨架运动的物理可行性，并且在 LaFAN1 数据集上的实验证明，该系统在物理可行性和准确性方面显著优于先前的方法。

    Oct, 2022

  • 基于深度学习的人体姿势估计：综述

    本文介绍了基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计的综述，系统分析和比较了这些解决方案，对研究的挑战，应用和未来方向进行了讨论，包括 250 多篇研究论文以及姿态估计数据集和评估指标的定量表现比较和讨论。

    Dec, 2020

  • 基于卷积神经网络的基于骨架的人体动作识别

    本文探讨了基于骨架的动作识别在人类动作识别数据集方面的优势，以及深度学习算法在该领域中的应用。同时，研究表明，通过适当的训练技巧、数据增强和优化器，卷积神经网络可以达到与图神经网络相媲美的效果。实验在 NTU-60 数据集上取得了 95% 的准确度。

    Jan, 2023

  • 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

  • 视频人体动作识别中的深度神经网络：综述

    本篇论文研究了基于视频的人体行为识别任务，通过比较现有的深度学习框架（尤其是视频动作识别的表现）和机器学习框架，提出了多项新颖的研究方案。

    May, 2023

  • 通过对抗性模仿从动作捕捉学习人类行为

    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