LingoMotion：用于人体运动的可解释且无歧义的符号表示
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v1
摘要
现有的运动表示方法（如 MotionGPT）常以黑箱潜在向量形式出现，解释性有限，且基于关节位置，容易产生歧义。灵感来源于自然语言的层次结构——从字母、词、短语到句子——我们提出 LingoMotion，一种旨在为简单及复杂人体运动提供可解释且无歧义符号表示的运动语言。本文介绍了 LingoMotion 的概念设计，包括基于关节角度的运动字母定义、用于描述行走等简单动作及其速度、尺度等属性的词形构成与短语，以及用于描述更复杂人体活动的词语和短语序列语法。 preliminary results包括基于大规模运动数据集 Motion-X 实现和评估运动字母的高保真度表征，表明该表示方法具有良好的保真度。
引用
@article{arxiv.2603.13578,
title = {LingoMotion: An Interpretable and Unambiguous Symbolic Representation for Human Motion},
author = {Yao Zhang and Zhuchenyang Liu and Yu Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.13578},
year = {2026}
}