PISEP^2: التنبؤ بالوضع ثلاثي الأبعاد استنادًا إلى تطور سلسلة الصور الوهمية

تنبؤ الوضع هو تنبؤ الأوضاع المستقبلية بناءً على نافذة من الأوضاع السابقة. في هذا البحث، نقترح مشكلة جديدة تتمثل في تنبؤ الأوضاع باستخدام سلاسل إحداثيات المفاصل ثلاثية الأبعاد. يختلف هذا المشكل عن التنبؤ التقليدي للوضع المستند إلى الإطارات الحركية (Mocap frames)، حيث أنه أكثر سهولة في الاستخدام في التطبيقات الحقيقية بسبب بساطة أجهزة الاستشعار المستخدمة لجمع البيانات. كما نقدم إطارًا جديدًا، PISEP^2 (PISEP^2: تطور سلسلة الصور الوهمية للتنبؤ بالوضع ثلاثي الأبعاد)، لمعالجة هذه المشكلة الجديدة. تحديدًا، تم اقتراح تمثيل عظمي من خلال تحويل سلسلة إحداثيات المفاصل إلى سلسلة صور، مما يمكن من نمذجة الارتباطات المختلفة بين المفاصل المختلفة. باستخدام هذا التمثيل العظمي القائم على الصور، نقوم بنمذجة التنبؤ بالوضع كتطور لسلسلة الصور. بالإضافة إلى ذلك، تم اقتراح شبكة استدلال جديدة لتنبؤ جميع الأوضاع المستقبلية دفعة واحدة من خلال فك ربط مفككي الشفرات بطريقة غير متكررة. مقارنةً بنموذج السلسلة إلى السلسلة المتكرر، يمكننا تحسين كفاءة الحساب بشكل كبير وتجنب تراكم الأخطاء بشكل كبير. تم إجراء تجارب واسعة النطاق على قاعدتين رئيسيتين للبيانات (مثل G3D وFNTU). حققت الطريقة المقترحة أفضل أداء على كلتا قاعدتي البيانات، مما يدل على فعالية الطريقة المقترحة.