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【发明公布】基于深度卷积网络的无配对动作迁移方法_北京电影学院_202010908469.0 

申请/专利权人:北京电影学院

申请日:2020-09-02

公开(公告)日:2021-01-01

公开(公告)号:CN112164129A

主分类号:G06T13/40(20110101)

分类号:G06T13/40(20110101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2021.01.19#实质审查的生效;2021.01.01#公开

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。

主权项:1.一种基于深度卷积神经网络的无配对动作迁移方法,其特征在于,采用自动编码器进行动作迁移;所述自动编码器包括编码器和解码器;所述编码器和解码器为对称的深度卷积神经网络;所述编码器对带动作的源骨骼进行卷积和池化,压缩至最小骨骼;所述解码器对解码器输出的最小骨骼按照同胚的目标骨骼进行反卷积和反池化,完成动作的迁移。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京电影学院 基于深度卷积网络的无配对动作迁移方法

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