Action2Motion

क्रिया पहचान एक तुलनात्मक रूप से स्थापित कार्य है, जहां मानव गति का एक इनपुट अनुक्रम दिया गया है, लक्ष्य इसकी क्रिया श्रेणी का पूर्वानुमान करना है।另一方面, यह पत्र एक तुलनात्मक रूप से नई समस्या पर विचार करता है, जिसे क्रिया पहचान का विपरीत माना जा सकता है: एक निर्दिष्ट क्रिया प्रकार दिया गया है, हम 3D में संभावित मानव गति अनुक्रम उत्पन्न करने का लक्ष्य रखते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि उत्पन्न गति का सेट इसकी विविधता बनाए रखने की अपेक्षा की जाती है ताकि पूरे क्रिया-शर्तित गति अंतरिक्ष का पता लगाया जा सके; हालांकि, प्रत्येक नमूना अनुक्रम विश्वासपूर्वक एक प्राकृतिक मानव शरीर की गतिशीलता को दर्शाता है। इन उद्देश्यों से प्रेरित होकर, हम प्राकृतिक मानव गतियों का प्रतिनिधित्व करने के लिए ली बीजगणित सिद्धांत को अपनाकर मानव काइनेमैटिक्स के भौतिकी के कानून का पालन करते हैं; हम एक समयावधि वैरिएशनल ऑटो-एन्कोडर (VAE) का भी प्रस्ताव करते हैं जो गति अंतरिक्ष के विविध नमूने को प्रोत्साहित करता है। एक नया 3D मानव गति डेटासेट, HumanAct12, भी निर्मित किया गया है। हमारे दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करने के लिए तीन भिन्न मानव गति डेटासेट (जिसमें हमारा भी शामिल है) पर अनुभवात्मक प्रयोग किए गए हैं।