[发明专利]基于深度卷积网络的无配对动作迁移方法在审
| 申请号： | 202010908469.0 | 申请日： | 2020-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN112164129A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 李沛卓;科菲尔·阿博曼;陈宝权;达尼·李其思;奥尔加·索金·霍恩;达尼·科恩尔 | 申请（专利权）人： | 北京电影学院 |
| 主分类号： | G06T13/40 | 分类号： | G06T13/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 代丽 |
| 地址： | 100088*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积网络的无配对动作迁移方法。使用本发明能够适用于不同拓扑结构骨骼间的动作迁移，可用于无配对示例的骨骼动作迁移。本发明引入了同胚骨骼的概念，利用深度卷积神经网络将源骨骼和目标骨骼压缩成同一最小骨骼，进而实现在不同的自动编解码器中共享隐空间，从而实现了无需人工介入的的不同拓扑结构骨骼之间的动作迁移。使用了卷积神经网络，执行效率更高、对长时间的动作也能得到稳定的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 网络 配对 动作 迁移 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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