[发明专利]基于对抗学习的循环神经网络用于人体运动预测方法有效
| 申请号： | 201911287143.4 | 申请日： | 2019-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN111079928B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 周东生;郭重阳;刘瑞;杨鑫;张强;魏小鹏;刘玉旺 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06N3/084 | 分类号： | G06N3/084;G06V40/20;G06V10/82 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116622 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗学习的循环神经网络用于人体运动预测方法。主要步骤包括：首先进行数据预处理，将数据转换为四元数空间中的欧拉角来训练网络模型。然后构建GRU循环神经网络模型，在模型中我们采用基于对抗学习的训练算法和四元数约束损失函数来提升模型的预测精度，改善长时间预测序列产生的僵死现象。经过测试本方法能够预测长时间运动趋势而预测姿势不会产生僵死问题，预测运动误差相较于其他方法误差值更低，预测运动趋势更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 学习 循环 神经网络 用于 人体 运动 预测 方法 | ||
【主权项】：
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