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human dynamics
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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。
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4 years ago
CVPR
从视频中学习三维人体动力学
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
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6 years ago
动作无关的人体姿势预测
本文提出了一种新的不考虑活动标签的短期和长期人体姿势预测方法，使用一种新的循环神经网络模型 —— 三角棱镜循环神经网络，该模型通过编码不同时间尺度的时间依赖性来捕获潜在的分层结构，经在 Human 3.6M 和 Penn Action 数据
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6 years ago
CVPR
从静态图像预测人类动态
研究使用单个 RGB 图像预测人体动态，提出了 3D Pose Forecasting Network (3D-PFNet)，结合 2D 预测和 3D 空间，在多样化的数据源下进行了三步训练，展示了在 2D 姿势预测和 3D 姿势恢复上有竞
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7 years ago
深入了解动作识别：综述
本文全面回顾了人类动作识别领域的先驱方法和基于深度学习的方法，展望了该领域未来的新研究方向。
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8 years ago
人类活动的爆发和长尾建模
本文探讨了人类活动的非泊松分布性质，表明人类的活动具有爆发性特征，并提出了两种排队模型来描述任务执行的优先级和等待时间，这些模型可以很好地解释人类的活动规律，并给出了实证结果和未来发展挑战。
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19 years ago
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