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【24h】

Example-Based Human Motion Extrapolation and Motion Repairing Using Contour Manifold

机译：基于示例的人体运动外推和使用轮廓流形的运动修复

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We propose a human motion extrapolation algorithm that synthesizes new motions of a human object in a still image from a given reference motion sequence. The algorithm is implemented in two major steps: contour manifold construction and object motion synthesis. Contour manifold construction searches for low-dimensional manifolds that represent the temporal-domain deformation of the reference motion sequence. Since the derived manifolds capture the motion information of the reference sequence, the representation is more robust to variations in shape and size. With this compact representation, we can easily modify and manipulate human motions through interpolation or extrapolation in the contour manifold space. In the object motion synthesis step, the proposed algorithm generates a sequence of new shapes of the input human object in the contour manifold space and then renders the textures of those shapes to synthesize a new motion sequence. We demonstrate the efficacy of the algorithm on different types of practical applications, namely, motion extrapolation and motion repair.
机译：我们提出了一种人类运动外推算法，该算法可以根据给定的参考运动序列合成静止图像中人类对象的新运动。该算法分两个主要步骤实现：轮廓流形构造和对象运动合成。轮廓流形构造可搜索代表参考运动序列的时域变形的低维流形。由于派生的歧管捕获参考序列的运动信息，因此该表示对于形状和大小的变化更加鲁棒。通过这种紧凑的表示，我们可以通过轮廓流形空间中的内插或外推轻松地修改和操纵人体运动。在对象运动合成步骤中，提出的算法在轮廓流形空间中生成输入人类对象的新形状序列，然后渲染这些形状的纹理以合成新的运动序列。我们证明了该算法在不同类型的实际应用中的有效性，即运动外推和运动修复。

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