【CNMO新闻】姿势预测是人工智能曾经的一项开发任务，谷歌最近也在进行相关工作，但是之前的工作遇到了一些障碍。幸运的是，Facebook人工智能研究部门、Google Brain和苏黎世联邦理工学院进行的一项新研究有望解决这个问题。研究人员表示将通过人工智能系统QuaterNet将关节旋转表示四元数的复数系统以改善姿势生成。
谷歌
卷积神经网络是一种非常擅长于分析视觉图像的算法。大多数模型使用转换运算符来预测姿势，它们从摄取的记录帧中输出目标帧，这在大多数情况下都是很有效的。而研究人员提出的系统采用了卷积神经网络，通过该网络查看过去的帧，随着时间的推移，它会逐渐暴露在自己的预测中，并在这个过程中学习如何进行长期预测。这种做法既提高了模型的稳定性，又减少了产生误差的几率。
为了验证该模型的短期姿势预测能力，研究人员使用了Human3.6M数据集，并在不同的数据集中进行长期预测。在短期预测任务中，研究人员改善了Human 3.6M的基线，并且在长期姿势生成的情况下，将模型与最近的工作进行了比较，以实现对时间和空间更好地控制。他们未来的工作将会把QuaterNet扩展到与其他运动相关的任务中去。
