HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于深度卷积自编码器的人体运动风格转换研究

作者:昝晓菲运动风格转换深度自编码流形学习角色动画

摘要:人体运动风格转换技术可以将普通的人体运动序列转化成具有特定运动风格的运动序列。它综合利用了运动数据的编辑与重用技术。针对传统方法存在的需要分割等繁琐的前置操作、输出的新运动不够自然协调等问题,结合深度学习网络提出了一种基于深度卷积自编码器的人体运动风格转换模型。该模型可以准确地提取出运动数据的内容特征和风格特征,通过在隐层单元施加约束进行运动编辑,最后生成风格转移后的新运动序列。实验结果表明,该模型具有良好的风格转换效果。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

中国传媒大学学报

《中国传媒大学学报》(CN:11-5379/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国传媒大学学报》主要刊登广播电视技术、多媒体技术、计算机应用、录音电声技术、通信技术、管理科学以及教学研究等方面的学术论文。

杂志详情