[发明专利]用于插值不同输入的方法和系统在审
| 申请号： | 201980056102.6 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN112602090A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | G·韦迪希 | 申请（专利权）人： | 奇跃公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T19/00;G06T13/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 杨晓光;于静 |
| 地址： | 美国佛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 不同 输入 方法 系统 | ||
1.一种方法，包括:
接收包括至少一个角度分量和至少一个线性分量的输入数据；
将所述输入数据作为输入提供给至少一个神经网络NN，所述至少一个神经网络NN已经被训练为不同地评估所述至少一个角度分量和所述至少一个线性分量；以及
接收由所述至少一个NN基于对所述至少一个角度分量和所述至少一个线性分量的不同评估而生成的输出数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个角度分量处于三维(SO(3))空间中的特殊正交群。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络中的至少一个是前馈神经网络FFNN。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，至少一个FFNN是全连接网络。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述FFNN包括单个隐藏层。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述FFNN包括修正线性单元激活函数。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述隐藏层是残差NN块。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述NN中的至少一个是径向基函数神经网络RBFNN。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据描述数字角色的姿势。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据表示数字角色的低阶骨架，并且所述输出数据表示数字角色的高阶骨架。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出数据描述数字角色的姿势。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据和所述输出数据中的一个或多个还包括第三分量。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述角度分量、所述线性分量、以及所述第三分量分别是不同的运动分量。
14.根据权利要求13所述的方法，其中:
所述至少一个角度分量描述旋转运动；
所述至少一个线性分量描述平移运动；以及
所述第三分量描述缩放。
15.根据权利要求12所述的方法，其中，所述至少一个NN包括评估所述至少一个角度分量的第一FFNN和评估所述至少一个线性分量的第二FFNN。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述至少一个NN包括评估所述第三分量的第三FFNN。
17.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个NN包括多个样本节点，其中，每个样本节点对应于训练姿势，并且其中，所述训练姿势中的至少一个包括至少一个角度分量和至少一个线性分量。
18.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个NN通过评估处于三维SO(3)空间中的特殊正交群的所述至少一个角度分量以及通过利用欧氏距离公式评估所述至少一个线性分量，来不同地评估所述至少一个角度分量和所述至少一个线性分量。
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