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  1. 基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

  2. 我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。 在进化计算的框架下,提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。 主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法(IGA)来优化人体运动的潜在空间中的姿势。 首先,我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。 由于潜在空间的维数较低,并且包含人体运动的先验知识,因此它使姿势分析更加有效和准确。 然后,在搜索策略中,我们将IGA应用于姿势优化。 与遗传算法和其他进化方法相比,它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。 我们设计了一种基于IGA的方法,用于从静态
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38695293
  1. 基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

  2. 我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。 在进化计算的框架下,提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。 主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法(IGA)来优化人体运动的潜在空间中的姿势。 首先,我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。 由于潜在空间的维数较低,并且包含人体运动的先验知识,因此它使姿势分析更加有效和准确。 然后,在搜索策略中,我们将IGA应用于姿势优化。 与遗传算法和其他进化方法相比,它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。 我们设计了一种基于IGA的方法,用于从静态
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:131072
    • 提供者:weixin_38735541
  1. 基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

  2. 我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。 在进化计算的框架下,提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。 主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法(IGA)来优化人体运动的潜在空间中的姿势。 首先,我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。 由于潜在空间的维数较低,并且包含人体运动的先验知识,因此它使姿势分析更加有效和准确。 然后,在搜索策略中,我们将IGA应用于姿势优化。 与遗传算法和其他进化方法相比,它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。 我们设计了一种基于IGA的方法来从静态图像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38522529