学习人体模型的身体和手指动画骨架关节的定位
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用深度学习算法直接处理三维数据，我们的研究工作提出了一个解决人体模型中身体和手指动画骨骼关节点定位问题的方案。使用合成样本生成的方法，我们通过计算输入点的凸组合来获取每个关节点的位置。利用动态图卷积神经网络预测凸组合的系数，我们的方法相较于现有方法在简化架构、特别是手指关节方面，能够取得显著更好的结果。由于我们的解决方案需要较少的预计算特征，它还能够缩短处理时间。
通过深度学习算法解决人体模型中身体和手指动画骨骼关节点定位问题。利用合成样本生成的方法，通过计算凸组合获取关节点位置。动态图卷积神经网络预测凸组合系数，取得更好的结果。解决方案需要较少的预计算特征，缩短处理时间。
