Generativa modeller av 3D mänsklig rörelse är ofta begränsade till ett litet antal aktiviteter och kan därför inte generalisera väl till nya rörelser eller tillämpningar. I detta arbete föreslår vi en djupinlärning ram för mänsklig rörelse fånga data som lär sig en generisk representation från en stor corpus av rörelse fånga data och generaliserar väl till nya, osynliga, rörelser. Med hjälp av ett kodning-avkodning nätverk som lär sig att förutsäga framtida 3D-poser från det senaste förflutna, extraherar vi en funktion representation av mänskliga rörelser. De flesta arbeten med djupinlärning för sekvensförutsägelse fokuserar på video och tal. Eftersom skelettdata har en annan struktur presenterar och utvärderar vi olika nätverksarkitekturer som gör olika antaganden om tidsberoenden och korrelationer mellan extremiteter. För att kvantifiera de inlärda funktionerna använder vi utdata från olika lager för åtgärdsklassificering och visualiserar de mottagliga fälten i nätverksenheter. Vår metod överträffar den senaste tekniken inom skelettrörelseförutsägelse även om dessa använder åtgärdsspecifika träningsdata. Våra resultat visar att djupa feedforward nätverk, utbildade från en generisk mocap databas, framgångsrikt kan användas för funktionsextraktion från mänskliga rörelsedata och att denna representation kan användas som en grund för klassificering och förutsägelse.
Med hjälp av en kodare-dekoder struktur, REF ) extrahera egenskaper representationer av mänsklig rörelse för förutsägelse och klassificering.
Deep Representation Learning for Human Motion Prediction and Classification
{'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']}