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#136
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
本論文では変分オートエンコーダーを用い，頭と手のポーズのノイズストリームに基づいた人間スケルトンの関節ポーズを生成する手法を提案する．この手法はポーズの尤度のモデルに依存し，また非常に微弱な信号からでも有効であることを一般に公開されているデータセットを用いて実証し，どのようにしてポーズ予測をより正確かつ現実的なものにできるかを検討する．
新規性
微弱な信号からでも頭部と手のトラッカーから提供される3つの直交座標フレームから特殊なユークリッド群SE(3)における各関節のポーズの多様性に基づいた関数が得られる．ポーズ予測の精度は主に2つの方法で向上させることができることを示した．1つ目は，全身のポーズで事前に学習された生成モデルを使用する．2つ目は,頭部と手のポーズの時間的な履歴を推論モデルに提供する．
結果
時間的な履歴から有用な動きの推論データを抽出することを学習しておりground truthとの比較から実証された．結論として精度よりも重要なのはロバスト性の問題であり，極めて限られた入力データからでも、ロバストでもっともらしい人間の動きを予測するという文脈においてVAEが強力なツールであることを示していると考えられる．
その他（なぜ通ったか？等）
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