Apprentissage profond pour la génération de mouvements humains – DELEGATION

DELEGATION vise à proposer un cadre basé sur l'apprentissage profond pour générer des séquences de squelettes 2D/3D représentant les mouvements humains avec une expressivité variée telle que les émotions, les styles et les spécificités morphologiques. Nous proposons de démêler les descripteurs de dynamique du mouvement humain pour découvrir et apprendre des sous-espaces latents continus adéquats. Cela nous permet de contrôler le processus de génération en sélectionnant l'action souhaitée ainsi que son style ou son émotion. En considérant une hiérarchie de mouvements primitifs, la méthode sera étendue pour permettre de générer automatiquement des séquences de mouvements complexes comme les activités de la vie quotidienne (AVQ). Les résultats auront un impact sur l'efficacité de l'analyse du mouvement humain en offrant une nouvelle façon d'augmenter rapidement la quantité de données et une meilleure compréhension des caractéristiques intrinsèques du mouvement humain.