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[实用新型]仿真动作海绵模型-CN200520093638.0无效
发明人：吕达 -专利权人：吕达
申请日： 2005-11-16 - 公布日： 2007-09-26 - 主分类号： A63H3/00 文献下载
摘要：仿真动作海绵模型涉及一种适用于影视、动画制作过程中，准确、灵活展现人物、动物各种动作的模型。主要是为解决现有的金属骨架外包粘土的模型和木制模型，制作成本较高，动作呆板、生硬等问题而研制的。它包括模型骨架，在骨架外面粘接海绵，外包纱布。优点是能准确展示人物、动物各种动作的造型，有动作造型到位，轻便、灵活、多变等特点。
仿真动作海绵模型

[发明专利]软件动作模型化装置、软件动作监视装置、软件动作模型化方法以及软件动作监视方法-CN200780013274.2无效
发明人：金野晃;中山雄大;竹下敦;加藤和彦;阿部洋丈;铃木胜博 -专利权人：株式会社NTT都科摩;国立大学法人筑波大学
申请日： 2007-04-12 - 公布日： 2009-05-13 - 主分类号： G06F21/22 文献下载
摘要：软件动作模型化装置(100)具备：堆栈信息记录部(120)；终端信息记录部(150)；使用终端信息记录部(150)记录的终端信息，作为堆栈差分信息生成将从堆栈信息的调用堆栈上位开始到检测到终端信息为止的信息相互联结后的信息的堆栈差分信息生成部(130)；以及根据堆栈差分信息，生成该软件的动作模型的模型生成部(140)。
软件动作模型化装监视装置方法以及

[发明专利]动作评量模型生成装置及其动作评量模型生成方法-CN201711225173.3有效
发明人：江振国;卢允中;陈柏年 -专利权人：财团法人资讯工业策进会
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种动作评量模型生成装置及其动作评量模型生成方法。动作评量模型生成装置存储多个原始数据集及其对应的多个标准动作标签。动作评量模型生成装置基于机器学习演算法，运算该多个原始数据集，以进行一监督式学习而生成一特征向量产生模型及一分类器模型。动作评量模型生成装置通过随机产生多个动作特征向量，并将其输入至分类器模型，以决定各标准动作标签的一代表动作特征向量。动作评量模型生成装置基于特征向量产生模型、分类器模型及对应至该多个标准动作标签的该多个代表动作特征向量，生成一动作评量模型。
动作评量模型生成装置及其方法

[发明专利]基于动作增量模型的动作重定向方法-CN201910590974.2有效
发明人：王雁刚;庄文林;夏思宇 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
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。
基于动作增量模型定向方法

[发明专利]一种全景舞蹈动作建模方法及舞蹈教学辅助系统-CN201911022840.7有效
发明人：郭娜;王新程;陈琛;王浩鲁 -专利权人：济南幼儿师范高等专科学校
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种全景舞蹈动作建模方法及舞蹈教学辅助系统，包括：采集真人舞蹈动作，得到这些舞蹈动作对应的点云数据；搭建透视模型，所述透视模型为将骨骼模型、韧带模型及肌肉模型相叠加的模型；将透视模型与点云数据进行匹配，得到这些舞蹈动作相应的舞蹈动作模型；基于舞蹈动作模型生成舞蹈动作预览，对舞蹈动作模型进行修正，使得舞蹈动作模型符合舞蹈标准。本发明的技术方案采用建立带有骨骼、肌肉及韧带展示的模型，能够精确的实现对舞蹈动作的展示，每一个舞蹈动作所对应的骨骼相应的动作均能够展示出来，更好的实现舞蹈动作的实质展示。
一种全景舞蹈动作建模方法教学辅助系统

[发明专利]虚拟人物表情动作控制方法、存储介质及电子设备-CN202310064078.9在审
发明人：陈妍妍 -专利权人：湖北星纪时代科技有限公司
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种虚拟人物表情动作控制方法、存储介质及电子设备，其中方法包括：接收真实人脸表情；将真实人脸表情在表情数据库中进行匹配，通过匹配的人脸表情动作控制虚拟人物表情动作，表情数据库包括不超过40个的人脸表情动作模型；其中，不超过40个的人脸表情动作模型不存在重叠的表情动作；不超过40个的人脸表情动作模型包括：眉毛表情动作模型、眼部表情动作模型、鼻子表情动作模型、脸部表情动作模型、下巴表情动作模型及嘴部表情动作模型
虚拟人物表情动作控制方法存储介质电子设备

[发明专利]基于细粒度窗口和宽度学习的增量式动作识别方法-CN202210188289.9在审
发明人：朱立才;杨浩;陈石;吴晟;何运 -专利权人：盐城师范学院
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于细粒度窗口和宽度学习的增量式动作识别方法，该方法基于细粒度窗口和宽度学习的增量式动作识别系统，该系统包括数据输入模块、动作识别模型构建系统、数据输出模块；动作识别模型构建系统用于构建动作识别模型；数据输入模块用于往构建好的动作识别模型中输入待检测动作数据；数据输出模块用于输出动作识别模型根据待检测动作数据分析得到的动作结果；上述方法包括以下步骤：通过动作识别模型构建系统构建动作识别模型；通过数据输入模块在动作识别模型中输入待检测动作数据；动作识别模型根据待检测动作数据分析得到动作结果，完成对动作的识别；通过数据输出模块输出动作结果。本发明方法可以实现快速准确地动作识别。
基于细粒度窗口宽度学习增量动作识别方法

[发明专利]使用模型提供的候选动作训练模型-CN202080088172.2在审
发明人： A·X·郭;J·D·E·鲁萨克 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：所述方法包括：向机器学习模型提供初始查询，所述机器学习模型先前被训练以生成用于响应查询的动作。基于所述初始查询，多个候选动作从机器学习模型被接收到并经由训练接口被呈现。基于由人类标注者提供的输入，选择的候选动作被识别并在经标记的数据示例中与所述初始查询相关联。
使用模型提供候选动作训练

[发明专利]动作定位模型的训练方法和装置、动作定位方法和设备-CN202210630615.7在审
发明人：梅涛 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本公开涉及一种动作定位模型的训练方法和装置、动作定位方法和设备。该动作定位模型的训练方法包括：在第一动作定位模型训练过程中，产生第一在线伪标签；采用第一在线伪标签监督第二动作定位模型的训练，其中，第一动作定位模型和第二动作定位模型为不同模态的动作定位模型。本公开可以利用第一动作定位模型在线生成的伪标签监督第二动作定位模型的训练，从而消除了标签噪声，提高了模型的定位精度降低。
动作定位模型训练方法装置设备

[发明专利]动作识别方法以及基于动作骨骼点数据的动作识别方法-CN202210952394.5在审
发明人：项王盟;李超;汪彪 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本说明书实施例提供动作识别方法，其中所述动作识别方法包括：确定目标对象的动作关键点数据；将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据，以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。该方法基于样本对象的动作关键点数据，以及该动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得目标动作识别模型，从而获得动作识别效果较优的目标动作识别模型；基于该目标动作识别模型对目标对象的动作关键点数据进行动作识别，提高了动作识别的准确率。
动作识别方法以及基于骨骼数据

[发明专利]多媒体资源生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310118952.2在审
发明人：张明睿;周严;陈铭;陈莉 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本公开关于一种多媒体资源生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取目标多媒体资源中预设虚拟角色对应的预设角色模型和预设虚拟角色对应的目标复合动作的复合动作语义信息；基于复合动作语义信息，对目标复合动作进行原子化拆解，得到多个原子动作语义信息对应的多个原子动作参数；基于多个原子动作参数，分别对预设角色模型进行动作配置，得到多个原子动作模型；对多个目标原子动作模型进行动作语义标注处理，得到多个标注原子动作模型；基于多个标注原子动作模型，进行动作重组处理，得到重组动作模型；基于重组动作模型，生成目标多媒体资源。利用本公开实施例可以提升角色动作的表达能力和表征有效性。
多媒体资源生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种教学用动态三维模型及其动作构建方法-CN201910574029.3有效
发明人：王强;汪睿婷;江坤;韩心远 -专利权人：上海明材教育科技有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种教学用动态三维模型及其动作构建方法，动态三维模型包括本体、属性面板、输入端口、输出端口，通过属性面板设置输入端口的属性，运行时，输出端口将动态三维模型的动作输出至仿真界面。动作构建方法首先创建统一的结构化框架，其次定义动态三维模型的动作参数及动作参数边界；然后为每一个动态三维模型定义动作入口及动作出口，并将模型的动作与动作入口进行绑定；最后根据动态三维模型的动作入口来调用模型的动作API，驱动三维模型。本发明模型采用统一结构化方式，输入输出信号具有很强的复用性，一次定义多次使用的原则，使用者通过参数输入就可以定义自己所需要的模型动作，达到提升灵活度的目标。
一种教学动态三维模型及其动作构建方法

[发明专利]动作预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010371398.5有效
发明人：晁宪金;曹煊;葛彦昊;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种动作预测方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取参考动作序列和动作预测模型，参考动作序列包括至少两帧连续的骨骼数据，动作预测模型包括目标预测模型和目标修正模型；将参考动作序列输入目标预测模型，通过目标预测模型预测得到参考动作序列对应的初步预测动作序列，初步预测动作序列包括至少一帧初步预测骨骼数据；利用目标修正模型对初步预测动作序列进行修正，得到参考动作序列对应的目标预测动作序列。在此种动作预测的过程中，不仅关注输入的参考动作序列，还关注目标预测模型预测得到的初步预测动作序列，关注的信息较丰富，有利于提高动作预测的准确度，动作预测的效果较好。
动作预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用户动作捕捉模型的训练方法及系统-CN202310421766.6在审
发明人：王英;王新国 -专利权人：世优（北京）科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户动作捕捉模型的训练方法及系统，包括：首先响应于目标平台的用户动作捕捉指令，选取与业务场景对应的训练动作数据集和测试动作数据集；然后基于训练动作数据集完成对初始用户动作捕捉模型的训练；接着根据测试动作数据集对用户动作捕捉模型进行健壮性计算，得到用户动作捕捉模型的健壮性结果；最终在健壮性结果表征为用户动作捕捉模型通过检测的情况下，将用户动作捕捉模型发送至目标平台，如此设计，能够使得训练得到用户动作捕捉模型具备较高的精确度，目标平台无需对该用户动作捕捉模型进行调整优化，提高了后续用户动作捕捉的处理效率。
一种用户动作捕捉模型训练方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的对话模型构建方法-CN202210333739.9在审
发明人：杨燕;张雨时;孙宇翔;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的对话模型构建方法，模型由对话动作编码模型，对话历史编码模型，对话动作预测模型以及对话回复生成模型构成。对话动作编码模型以及对话历史编码模型用于对历史对话动作序列以及对话历史进行编码；对话动作预测模型用于预测下一轮的对话动作，最后使用对话回复生成模型来生成回复。对话模型通过对历史对话动作以及下一轮对话动作的预测来提高生成回复的精准性，通过编码对话历史可以避免生成重复冗余的信息，可以有效加快任务型对话系统在实际应用中效率，提高用户体验。
一种基于深度学习对话模型构建方法

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