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一种基于DenseNet与WGAN-GP的运动迁移方法
1
作者 童立靖 曹健莉 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期261-268,共8页
针对目前人体骨骼模型运动迁移算法计算精确度不高,提出了一种基于DenseNet的骨骼卷积网络与WGAN-GP模型的运动迁移方法。通过对源与目标骨骼模型分别提取静态特征,并对源骨骼静态特征与源运动序列使用动态编码器提取源动态特征,从而能... 针对目前人体骨骼模型运动迁移算法计算精确度不高,提出了一种基于DenseNet的骨骼卷积网络与WGAN-GP模型的运动迁移方法。通过对源与目标骨骼模型分别提取静态特征,并对源骨骼静态特征与源运动序列使用动态编码器提取源动态特征,从而能够对目标骨骼静态特征与源动态特征使用解码器生成目标运动序列,完成运动迁移。在网络模型训练时,同时引入了WGAN-GP网络模型机制对生成序列和源运动序列的动、静态特征误差进行约束。实验结果表明:该方法的运动迁移模型各关节点相对于单位身高的运动误差较小,能够生成较好保留源动态特征的目标运动序列。 展开更多
关键词 运动迁移 骨骼卷积 DenseNet WGAN-GP
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基于ShuffleNet的运动迁移网络研究
2
作者 童立靖 曹健莉 《电脑编程技巧与维护》 2023年第8期154-157,共4页
介绍了一种基于ShuffleNet的运动迁移方法。该方法利用ShuffleNet作为静态编码器进行人体模型静态特征提取。ShuffleNet是一种轻量级卷积神经网络架构,其特点是通过在通道维度上进行信息混洗以减少参数量和计算量,从而实现高效的图像分... 介绍了一种基于ShuffleNet的运动迁移方法。该方法利用ShuffleNet作为静态编码器进行人体模型静态特征提取。ShuffleNet是一种轻量级卷积神经网络架构,其特点是通过在通道维度上进行信息混洗以减少参数量和计算量,从而实现高效的图像分类和目标检测。模型生成后采用逆向运动学进行足部轨迹纠正。实验结果证明,该方法能够有效地计算出具有良好视觉效果的运动模型。 展开更多
关键词 运动迁移 ShuffleNet方法 对抗生成网络
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