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Absichtsbasierte Langzeit-Vorhersage menschlicher Bewegungen

Juergen Gall Chintan Zaveri Julian Tanke

Zusammenfassung

Kürzlich wurden mehrere Arbeiten vorgestellt, die die Unsicherheit zukünftiger menschlicher Bewegungen modellieren. Im Gegensatz zu Ansätzen, die lediglich eine einzelne Bewegungssequenz vorhersagen, generieren diese Arbeiten für dieselbe Beobachtung mehrere mögliche Sequenzen. Während diese Ansätze vor allem auf die Steigerung der Vielfalt abzielen, konzentriert sich diese Arbeit darauf, auch für sehr lange Vorhersagehorizonte von bis zu 30 Sekunden eine hohe Qualität der prognostizierten Sequenzen zu gewährleisten. Um dieses Ziel zu erreichen, schlagen wir vor, die Absicht einer Person vorherzusagen. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass die generierten menschlichen Bewegungen weiterhin zielgerichtet bleiben und die Übergänge zwischen zwei Aktionen nahtlos sowie äußerst realistisch sind. Zudem stellen wir ein neues Qualitätsmaß zur Bewertung vor, das sich besser an menschliche Wahrnehmung anpasst als herkömmliche Metriken. Die Ergebnisse sowie eine Benutzerstudie zeigen, dass unsere Methode mehrere Sequenzen voraussagt, die plausibler sind als die der aktuellen State-of-the-Art-Verfahren.


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