Människorörelsemodellering är ett klassiskt problem i skärningspunkten mellan grafik och datorseende, med tillämpningar som spänner över människa-datorinteraktion, rörelsesyntes och rörelseförutsägelse för virtuell och förstärkt verklighet. Efter framgången med djupinlärningsmetoder i flera datorvisionsuppgifter, har det senaste arbetet fokuserat på att använda djupa återkommande neurala nätverk (RNN) för att modellera mänsklig rörelse, med målet att lära sig tidsberoende representationer som utför uppgifter som kortsiktiga rörelseförutsägelser och långsiktig mänsklig rörelsesyntes. Vi undersöker det senaste arbetet, med fokus på de utvärderingsmetoder som vanligen används i litteraturen, och visar att det överraskande är att de senaste resultaten kan uppnås genom en enkel baslinje som inte alls försöker modellera rörelser. Vi undersöker detta resultat och analyserar de senaste RNN-metoderna genom att titta på arkitekturer, förlustfunktioner och utbildningsmetoder som används i toppmoderna metoder. Vi föreslår tre ändringar av de standard RNN-modeller som vanligtvis används för mänsklig rörelse, vilket resulterar i en enkel och skalbar RNN-arkitektur som ger toppmodern prestanda på mänsklig rörelseförutsägelse.
Martinez m.fl. REF antog rekursiva neurala nätverk för att simulera mänsklig rörelse, där nätverket användes för att lära uppgifter som kortsiktiga rörelseförutsägelser och långsiktig mänsklig rörelsesyntes.
On Human Motion Prediction Using Recurrent Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}