: En uppsättning korrumperade rörelser (orange) fixerade genom projicering på rörelsegrenröret (blå) och jämfört med marken sanningen (grön). Rörelse korrumperad med artificiellt buller som slumpmässigt sätter värden till noll med en sannolikhet på 0,5 (vänster), rörelsedata från Kinect rörelse fånga system (centrum) och rörelsedata med saknade handledsmarkören (höger). Vi presenterar en teknik för att lära sig en mängd mänskliga rörelsedata med hjälp av Convolutional Autoencoders. Vårt tillvägagångssätt är kapabelt att lära sig en mängd olika saker i den kompletta CMU-databasen för mänskliga rörelser. Detta grenrör kan behandlas som en tidigare sannolikhetsfördelning över mänskliga rörelsedata, som har många tillämpningar i animering forskning, inklusive projicering ogiltig eller korrupt rörelse på grenröret för att ta bort fel, beräkning likhet mellan rörelser med geodesiska avstånd längs grenröret, och interpolering av rörelse längs grenröret för att undvika blandning av artefakter.
Hållen et al. REF visar att ett stort antal mänskliga rörelser kan läras med hjälp av en autoenkoder som är utbildad på CMU-datasetet.
Learning motion manifolds with convolutional autoencoders
{'venue': 'SIGGRAPH Asia Technical Briefs', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}