Förutsägelse och förståelse av människans rörelsedynamik har många tillämpningar, såsom rörelsesyntes, förstärkt verklighet, säkerhet och autonoma fordon. På grund av den senaste tidens framgång för generativa kontrariska nätverk (GAN), har det funnits stort intresse för probabilistisk uppskattning och syntetisk datagenerering med hjälp av djupa neurala nätverk arkitekturer och lärande algoritmer. Vi föreslår en ny sekvens-till-sekvens-modell för probabilistiska mänskliga rörelseförutsägelser, tränad med en modifierad version av förbättrade Wasserstein generativa kontrariska nätverk (WGN-GP), där vi använder en anpassad förlustfunktion avsedd för mänsklig rörelseförutsägelse. Vår modell, som vi kallar HP-GAN, lär sig en sannolikhet densitet funktion av framtida mänskliga poser beroende på tidigare poser. Den förutsäger flera sekvenser av möjliga framtida mänskliga poser, var och en från samma ingångssekvens men en annan vektor z dras från en slumpmässig fördelning. För att kvantifiera kvaliteten på de icke-deterministiska förutsägelserna tränar vi samtidigt en modell för bedömning av rörelsekvalitet som lär oss sannolikheten att en given skelettsekvens är en verklig mänsklig rörelse. Vi testar vår algoritm på två av de största skelettdataseten: NTURGB-D och Human3.6M. Vi tränar vår modell på både enstaka och flera actiontyper. Dess prediktiva effekt för långsiktig rörelseuppskattning visas genom att generera flera troliga framtider på mer än 30 ramar från bara 10 indataramar. Vi visar att de flesta sekvenser som genereras från samma ingång har mer än 50% sannolikhet för att bedömas som en verklig mänsklig sekvens. Vi publicerade alla koder som används i detta dokument till https://github.com/ebarsoum/hpgan.
Forskare i REF utvecklade en modell som kallas HP-GAN för att uppnå sannolikheten för framtida sekvenser som är beroende av den givna ofullständiga inmatningssekvensen.
HP-GAN: Probabilistic 3D Human Motion Prediction via GAN
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}