Våra rörelsesignaturer definieras med hjälp av en djup analys av rörelseord och val av rörelse-motifer. Varje signatur representeras av en horisontell bar som visar frekvensen av rörelse-motifs med hjälp av färgkodning från rött (hög) till blått (låg) till grått (noll). Observera att signaturerna representerar distributioner och inte tidsutveckling - den horisontella axeln är inte temporal. Tre signaturer av sekvenser visas för varje rörelse typ - som kan ses, rörelser av liknande typ producerar liknande signaturer där många motiv är i linje. Rektanglarna i rörelsesekvensen till vänster om signaturerna illustrerar rörelseord som hör ihop med motiven som visas av motsvarande pil ovanför signaturen. Många analysuppgifter för mänsklig rörelse bygger på hög nivå likhet mellan sekvenser av rörelser, som inte är en exakt matchning i gemensamma vinklar, timing, eller beställning av åtgärder. Även samma rörelser som utförs av samma person kan variera i varaktighet och hastighet. Liknande rörelser kännetecknas av liknande åtgärder som förekommer ofta. I detta dokument introducerar vi rörelsemotiv och rörelsesignaturer som är en kortfattad men beskrivande representation av rörelsesekvenser. Vi bryter först rörelsesekvenserna till kortsiktiga rörelser som kallas rörelseord, och samlar sedan orden i ett högdimensionellt funktionsutrymme för att hitta motiv. Motiv är alltså ord som är både vanliga och beskrivande, och deras fördelning representerar rörelsesekvensen. För att samla ord och hitta motiv är utmaningen att definiera ett effektivt funktionsutrymme, där avstånden mellan rörelseord är semantiskt meningsfulla, och där variationer i hastighet och varaktighet hanteras. I detta syfte använder vi ett djupt neuralt nätverk för att bädda in rörelsen Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga hänvisning på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än upphovsmannen måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. © 2018 Copyright som innehas av ägaren/författarna. Utgivningsrättigheter som är licensierade till ACM. 0730-0301/2018/11-ART187 $15.00 https://doi.org/10.1145/3272127.3275038 ord i funktionsutrymme med hjälp av en triplet förlustfunktion. För att definiera en signatur, väljer vi en ändlig uppsättning rörelse-motifs, skapa en påse-of-motifs representation för sekvensen. Rörelsesignaturer är agnostiska för rörelseordning, hastighet eller varaktighet variationer, och kan skilja finkorniga skillnader mellan rörelser av samma klass. Vi illustrerar exempel på att karakterisera rörelsesekvenser med motiv, och för användning av rörelsesignaturer i ett antal tillämpningar.
I detta arbete lär vi oss en högdimensionell universell funktionsrymd av korta rörelser sekvenser med hjälp av ett djupt nätverk, på ett liknande sätt som Aristidou et al. REF, och definiera rörelse och stil signaturer som är tidsskala och temporal ordning invariant, erbjuder en kortfattad och beskrivande representation av rörelsesekvenser.
Deep motifs and motion signatures
{'venue': "SIGGRAPH Asia '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}