一種基于CNN與位姿自適應(yīng)的運(yùn)動(dòng)模型生成方法

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摘要：針對(duì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人體運(yùn)動(dòng)模型生成網(wǎng)絡(luò)存在的模型生成精度不高，生成模型穩(wěn)定性不好的問題，提出了一種基于CNN與位姿自適應(yīng)的三維人體運(yùn)動(dòng)模型生成方法.首先，為提升人體運(yùn)動(dòng)模型生成網(wǎng)絡(luò)中編碼器對(duì)輸入運(yùn)動(dòng)序列的特征提取效果，在變分自編碼器中引入CNN卷積網(wǎng)絡(luò)，便于更好地從運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中提取運(yùn)動(dòng)特征；其次（剩余10496字）