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基于哈希学习的动作捕捉数据的编码与检索
被引量：
3
1
作者
王欢
屠长河
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2151-2158,共8页
针对动作捕捉数据高维度、检索耗时问题,提出一种基于哈希学习的高效编码和快速检索算法.该算法对动作捕捉库中的每个运动序列,顺序将固定帧数的帧序列作为滑动窗口,以滑动窗口为单位抽取特征,将一个帧序列其所有滑动窗口特征作为其特...
针对动作捕捉数据高维度、检索耗时问题,提出一种基于哈希学习的高效编码和快速检索算法.该算法对动作捕捉库中的每个运动序列,顺序将固定帧数的帧序列作为滑动窗口,以滑动窗口为单位抽取特征,将一个帧序列其所有滑动窗口特征作为其特征表达,通过哈希学习方法对每个序列进行哈希编码;检索时采用分层检索策略,对待检索序列提取其关键帧,用哈希编码方法检索库中与关键帧相似的若干窗口帧,并通过均匀帧采样计算帧间误差进一步筛选包含相似窗口帧的序列段,获得数据库中与待检索序列相似的若干相似序列段.实验结果表明,文中算法可实现从大规模动作捕捉数据库中快速检索相似序列段.
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关键词
动作捕捉数据
相似检索
哈希学习
编码
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职称材料
基于SGD的决策级融合维度情感识别方法
被引量：
3
2
作者
胡新荣
陈志恒
+3 位作者
刘军平
彭涛
何儒汉
何凯
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2022年第4期49-54,共6页
在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion captu...
在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法。结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模态维度情感识别。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,Mocap数据更有助于提高效价维的值,结合更多情感数据有助于提升维度情感识别的预测性能,基于SGD进行决策级融合得到的一致性相关系数均值高于其他回归算法。
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关键词
随机梯度下降
多模态
维度情感识别
特征融合
动作捕捉数据
多任务学习
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职称材料
基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取研究
被引量：
5
3
作者
伍一鹤
张振宁
+2 位作者
仇栋
李蔚清
苏智勇
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第3期462-469,共8页
在计算机角色动画的抓取研究中,生成动作序列的自然性、稳定性及自适应能力三者难以同时得到保证,即自然又稳定的抓取控制器往往泛化能力有限,无法适用于其他类型、尺寸物体的抓取任务。通过引入和抓取类型相对应的手部示教数据、设计...
在计算机角色动画的抓取研究中,生成动作序列的自然性、稳定性及自适应能力三者难以同时得到保证,即自然又稳定的抓取控制器往往泛化能力有限,无法适用于其他类型、尺寸物体的抓取任务。通过引入和抓取类型相对应的手部示教数据、设计回报函数,构建了一种基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取控制器。实验结果表明,该控制器能够生成兼具自然性和稳定性的抓取运动序列,同时对素材库中不同尺寸、不同类型的基元物体也具备较好的自适应能力。
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关键词
深度强化学习
示教学习
运动生成
虚拟手
动作捕捉数据
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职称材料
题名
基于哈希学习的动作捕捉数据的编码与检索
被引量：
3
1
作者
王欢
屠长河
机构
山东大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2151-2158,共8页
文摘
针对动作捕捉数据高维度、检索耗时问题,提出一种基于哈希学习的高效编码和快速检索算法.该算法对动作捕捉库中的每个运动序列,顺序将固定帧数的帧序列作为滑动窗口,以滑动窗口为单位抽取特征,将一个帧序列其所有滑动窗口特征作为其特征表达,通过哈希学习方法对每个序列进行哈希编码;检索时采用分层检索策略,对待检索序列提取其关键帧,用哈希编码方法检索库中与关键帧相似的若干窗口帧,并通过均匀帧采样计算帧间误差进一步筛选包含相似窗口帧的序列段,获得数据库中与待检索序列相似的若干相似序列段.实验结果表明,文中算法可实现从大规模动作捕捉数据库中快速检索相似序列段.
关键词
动作捕捉数据
相似检索
哈希学习
编码
Keywords
motion capture data
content based retrieval
hashing learning
encoding
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SGD的决策级融合维度情感识别方法
被引量：
3
2
作者
胡新荣
陈志恒
刘军平
彭涛
何儒汉
何凯
机构
纺织服装智能化湖北省工程研究中心
湖北省服装信息化工程技术研究中心
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2022年第4期49-54,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61103085)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201807)
+1 种基金
湖北省高校知识产权推进工程项目(GXYS2018009)
湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20191708)。
文摘
在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法。结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模态维度情感识别。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,Mocap数据更有助于提高效价维的值,结合更多情感数据有助于提升维度情感识别的预测性能,基于SGD进行决策级融合得到的一致性相关系数均值高于其他回归算法。
关键词
随机梯度下降
多模态
维度情感识别
特征融合
动作捕捉数据
多任务学习
Keywords
stochastic gradient descent
multi-modal
dimensional emotion recognition
feature fusion
motion capture data
multi-task learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取研究
被引量：
5
3
作者
伍一鹤
张振宁
仇栋
李蔚清
苏智勇
机构
南京理工大学自动化学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第3期462-469,共8页
基金
“十三五”装备预研项目(61409230104,1017,315100104)
中央高校基本科研业务费专项(30918012203)
上海航天科技创新基金(SAST2019009)。
文摘
在计算机角色动画的抓取研究中,生成动作序列的自然性、稳定性及自适应能力三者难以同时得到保证,即自然又稳定的抓取控制器往往泛化能力有限,无法适用于其他类型、尺寸物体的抓取任务。通过引入和抓取类型相对应的手部示教数据、设计回报函数,构建了一种基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取控制器。实验结果表明,该控制器能够生成兼具自然性和稳定性的抓取运动序列,同时对素材库中不同尺寸、不同类型的基元物体也具备较好的自适应能力。
关键词
深度强化学习
示教学习
运动生成
虚拟手
动作捕捉数据
Keywords
deep reinforcement learning
demonstration learning
motion generation
virtual hands
mocap data
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于哈希学习的动作捕捉数据的编码与检索
王欢
屠长河
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SGD的决策级融合维度情感识别方法
胡新荣
陈志恒
刘军平
彭涛
何儒汉
何凯
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度强化学习的虚拟手自适应抓取研究
伍一鹤
张振宁
仇栋
李蔚清
苏智勇
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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