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MoEmo 视觉变换器：在 HRI 情感检测中整合交叉注意力和运动向量的 3D 姿势估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为HuMoR的3D人体运动模型，可以鲁棒地估计时间姿态和形状。该模型是一个表达能力强的条件变分自编码器生成模型，可以从模糊的观察中推断出合理的姿态和形状。经过广泛的评估，证明该模型可以推广到多样化的动作和身体形状，并且可以从多种输入模态重建运动。
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关键要点
- 引入了HuMoR：一种用于鲁棒估计时间姿态和形状的3D人体运动模型。
- 该模型是一个表达能力强的条件变分自编码器生成模型，学习运动序列每一步姿态变化的分布。
- 通过灵活的优化方法，HuMoR可以从模糊的观察中鲁棒地估计出合理的姿态和形状。
- 经过广泛评估，模型在大量运动捕捉数据集上训练后，可以推广到多样化的动作和身体形状。
- HuMoR能够从多种输入模态（包括3D关键点和RGB(-D)视频）重建运动。
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