【摘 要】
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静态行人图像动态化旨在从行人图像推测行人未来运动信息并进行动态展示,在数字娱乐、电影制作等方面有着广泛的应用前景。其挑战性在于如何为行人生成真实准确的未来动作序列。现有工作大多从一段二维姿态序列预测未来动作,用于从单张图像预测未来姿态时难以得到满意效果。本文提出基于动作和形状分离的未来姿态合成方法从单张图像预测行人未来动作。首先,用人体姿态估计方法Open Pose从给定的单张静态行人图像提取二维
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静态行人图像动态化旨在从行人图像推测行人未来运动信息并进行动态展示,在数字娱乐、电影制作等方面有着广泛的应用前景。其挑战性在于如何为行人生成真实准确的未来动作序列。现有工作大多从一段二维姿态序列预测未来动作,用于从单张图像预测未来姿态时难以得到满意效果。本文提出基于动作和形状分离的未来姿态合成方法从单张图像预测行人未来动作。首先,用人体姿态估计方法Open Pose从给定的单张静态行人图像提取二维姿态信息;其次,提出基于检索的二维、三维姿态转换,采用标准三维人体骨架（skeleton）表达行人二维姿态的动作语义;再次,提出三维动作合成网络ASN,从单个标准三维骨架合成沿一条指定路径运动的姿态序列;然后,提出动作迁移网络ATN,将合成的三维动作迁移到给定静态行人图像上,获得既符合行人姿态形状（主要指骨骼长度）,又具有真实行人动作的未来姿态序列;最后,采用现有的基于姿态的行人图像合成方法PATN合成相应的未来姿态图像序列,实现静态行人图像动态化效果。本文在Human3.6M、Market-1501以及Deep Fashion数据集上进行了实验,结果表明,相较于其他方法,本文提出的静态行人图像动态化方法能够合成动作更加自然、图像更加真实的动态化效果。同时,本文方法能够用于没有视频序列数据的图像数据集上,并允许用户指定行人的运动轨迹。
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