【吉林大学等】三维人体运动预测研究综述，3D Human Motion Prediction : A Survey

三维人体运动预测，即根据给定序列预测未来的姿势，是计算机视觉和机器智能领域具有重大意义和挑战性的课题，可以帮助机器理解人类的行为。由于深度神经网络(DNN)的不断发展和理解以及大规模人体运动数据集的可用性，人体运动预测在学术界和工业界得到了极大的发展。在此背景下，本文对三维人体运动预测进行了全面的研究，回顾和分析了已有发表的相关文献。此外，本文还对现有的三维人体运动预测方法进行了分类。在本次调研中，相关的方法被分为三类:人体姿态表示、网络结构设计和预测目标。我们系统地回顾了2015年以来在人体运动预测领域的所有相关期刊和会议论文，并根据本调研提出的分类进行了详细的介绍。此外，本文还对公共基准数据集、评价标准和性能比较进行了概述。本文还讨论了这些先进方法的局限性，希望为今后的探索铺平道路。