动作预测之On human motion prediction using recurrent neural networks

本文探讨了人体运动建模及预测技术,特别是在虚拟现实与增强现实应用中的关键作用。文章重点介绍了使用深度循环神经网络进行人体动作预测的研究进展,并针对现有模型存在的问题提出了相应的解决方案。

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Abstract

人体运动建模是图形和计算机视觉交叉的经典问题。在虚拟现实与增强现实的应用中,包含人机交互,运动合成和运动预测。随着深度学习理论在一些计算机视觉任务成功,当前的工作集中于使用深度循环神经网络来进行人体运动建模,目的在于学习时间相关性的任务,例如短时动作预测和长时的动作合成。我们阅读最近的相关工作,重点关注文献中普遍采用的评估方法,发现最优秀的效果是通过一条基线达到而不是试图进行运动建模。我们研究这一成果,同时通过最好的研究成果的网络结构,损失函数和训练过程,分析循环神经网络的方法。我们提出标准循环神经网络模型应用于动作预测的三点改进,用一个简单的以及可伸缩的循环神经网络结构在人体动作预测中取得最好的效果。

Method

1、Proplems

(1)首帧非连续性

(2)超参数调整

(3)模型的深度和复杂性

(4)具体行动网络

2、Solutions

(1)序列对序列结构

(2)基于采样损失

(3)残差结构

(4)多运动模式

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### 人类动作预测方法与模型 #### 基于社交互动的动作预测 当人群密集时,个体的行为受到周围环境和其他行人运动模式的影响。具体来说,在复杂环境中行走的人们能够动态调整其路径以避开障碍物或其他人,这表明单个行人的未来位置不仅取决于当前速度和方向,还涉及更高层次的社会交互规则[^1]。 为了捕捉这些复杂的群体效应并提高预测精度,研究人员开发了多种先进的算法和技术框架: - **基于图结构的数据表示**:利用图形网络(Graph Neural Networks, GNNs),特别是图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCNs),可以有效地建模多主体之间的关系及其随时间演变的过程。这类方法允许系统学习到不同实体间潜在的空间关联性和依赖性,从而更好地理解整体场景中的微观行为特征[^4]。 -Attention Layers)来处理连续帧间的长期依赖问题,使得模型能够在更广泛的时空范围内识别规律性的变化趋势。这种方法对于解决诸如突然转向、加速减速等瞬态事件具有显著优势。 - **混合动力学模拟器**:结合物理法则和社会心理学理论构建仿真平台,旨在重现真实世界里可能出现的各种情况。通过反复训练和优化参数配置,最终得到既能反映自然属性又能体现人文特性的综合评估体系。 ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv class HumanMotionPredictor(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, hidden_channels=64): super(HumanMotionPredictor, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_channels) self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, 2) # Predicting next position (dx, dy) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index h = self.conv1(x, edge_index).relu() out = self.conv2(h, edge_index) return out ``` 上述代码展示了如何使用PyTorch Geometric库实现一个简单版本的基于GNN的人类动作预测器。该模型接收节点特征矩阵`data.x`以及边索引列表`edge_index`作为输入,并输出每个节点在未来时刻的位置偏移量(dx,dy)。
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