可以识别人动作行为的生成模型

研究项目地址：

https://shiropen.com/seamless/learning-a-generative-model-for-multi-step-human-object-interactions-from-videos

论文地址：

从视频中学习人的行为 – 物体相互作用的生成模型

提出的想法

通过单眼照相机采集的RGB视频，学习人手的运动和交互对象之间的相互作用的因果关系，提出了一种生成模型，可以被用来重建的各种多步相互作用。

该提出的方法用于编码的交互，对象包含在动作时，对象的状态，并且创建一个动作情节描述他们的因果关系，使用动作情节，回归神经网络（RNN ）训练模型。

通过使用训练模型，我们可以使用它来创建交互预测，用于动画合成和机器人行动计划等应用程序。在视频中，作为未来的行为预测，演示将证明机器人预测你手的位置并将进行交互动作。