双人人体运动预测
计算机视觉与模式识别
2022-01-14 v2
摘要
先前关于人体运动预测的工作主要集中于根据单个主体的历史姿态序列独立地预测其未来运动。然而，在存在紧密交互的人时，这种策略未能考虑不同主体运动之间的依赖关系。因此，在本文中，我们引入了一个运动预测框架，该框架显式地推理两个被观测主体之间的交互。具体而言，我们通过引入一种成对注意力机制来实现这一点，该机制对两个主体运动历史中的相互依赖关系进行建模。这使我们能够以更逼真的方式保留长期运动动态，并更鲁棒地预测不寻常且快节奏的动作，例如舞蹈场景中所出现的那些动作。为了对此进行评估，并且由于现有的运动预测数据集均未描绘两个紧密交互的主体，我们引入了 LindyHop600K 舞蹈数据集。我们的结果证明，我们的方法优于最先进（SOTA）的单人运动预测技术。
引用
@article{arxiv.2112.00396,
title = {Dyadic Human Motion Prediction},
author = {Isinsu Katircioglu and Costa Georgantas and Mathieu Salzmann and Pascal Fua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00396},
year = {2022}
}
备注
added reference for section 2