[发明专利]基于动作增量模型的动作重定向方法有效
| 申请号： | 201910590974.2 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110400365B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 王雁刚;庄文林;夏思宇 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T13/40 | 分类号： | G06T13/40 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶涓涓 |
| 地址： | 211189 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于动作增量模型的动作重定向方法，包括：直接复制原始人物动作的节点旋转角度与根节点速度到目标人物骨架上作为初始目标动作；采用骨头长度、局部动作与根节点动作表征原始人物动作与初始目标动作；采用循环神经网络分别对原始人物动作以及初始目标动作进行编码；将原始人物动作编码特征、初始目标动作编码特征以及目标人物输入解码器获得目标动作的动作增量；将目标动作的动作增量与初始目标动作求和得到预测目标动作；针对预测目标动作进行后处理，解决脚步滑动问题。本发明方法无需手工设计复杂的约束条件即可获得高质量的目标动作，针对原始人物与目标人物骨架差异大、动作极其复杂的情况，本发明仍然具有优越的性能表现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动作 增量 模型 定向 方法 | ||
【主权项】：
1.基于动作增量模型的动作重定向方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，直接复制原始人物动作的节点旋转角度与根节点速度到目标人物骨架上作为初始目标动作；步骤2，采用骨头长度、局部动作与根节点动作表征原始人物动作与初始目标动作；步骤3，采用循环神经网络分别对原始人物动作以及初始目标动作进行编码；步骤4，将原始人物动作编码特征、初始目标动作编码特征以及目标人物输入解码器获得目标动作的动作增量；步骤5，将目标动作的动作增量与初始目标动作求和得到预测目标动作；步骤6，针对预测目标动作进行后处理，解决脚步滑动问题。
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