基于人体运动预测算法的研究.docx

本页为“5毕业论文摘要（1页或2页）”，点击菜单“USTB本科论文各部分”中的本部分菜单进行相应操作。本提示信息为非打印信息，可一直保留，不影响打印。摘 要数字人体模型(DHMs)领域内的研究，对于在工作中防止可能的危险,优化工作内容等是至关重要的，同时，在计算机视觉与图形学交叉领域的研究中, 人体运动建模也是一个经典问题，其应用领域包括人机交互、运动同步、虚拟和增强再现的运动预测等。虽然在该领域内，有很多的技术正在不断成熟，但是发展空间还是非常大的，尤其是近些年来发展很快的运动预测问题。近年来，计算机视觉领域研究中将深度学习算法引入，越来越多的研究开始来使用循环神经网络(RNNs)来模拟人的运动，其目标是学习具有时间依赖性的表征，执行短期运动预测和长期人体运动合成等任务。本文通过查阅相关资料、论文，了解了目前最先进的算法中所使用的架构、损失函数和训练过程，研究了并分析了最新的RNN算法在运动预测方面的应用。本文采用了一种经优化的RNN算法，该算法对通常用于人体运动的标准RNN模型进行三处修改，从而得到一个简单的、可伸缩的RNN架构，该架构可以获得极其优秀的人体运动预测性能。总的来说，本文研究的内容是循环神经网络(RNN)在数字人运动预测的计算方面的应用。具体来说，本文采用的是RNN循环神经网络的优化算法，LSTM长短期记忆网络，并且是基于MXNet深度学习框架搭建的，通过使用公用人体运动捕捉数据集来训练算法模型。同时采用诺亦腾（Noitom）公司的Perception Neuron动作捕捉设备采集自己的人体运动数据，输入预测算法模型，得到预测数据，从而验证算法的准确性。并且通过使用Unity软件，将运动数据可视化，即使用运动数据在Unity中驱动数字人运动。关键词：数字人，深度学习，循环神经网络，长短期记忆网络，动作捕捉- I -Research on human motion prediction algorithmAbstractDigital Human Models(DHMs) are critical to improving design, preventing injury, and better understanding of human behavior. Human motion modeling is a classic problem at the intersection of graphics and computer vision, and its applications include human-computer interaction, motion synchronization, and virtual and augmented motion prediction.While many capabilities in this field are maturing, there are still opportunities for improvement, particularly in the area of motion prediction.With the success of deep learning methods in some computer vision tasks, recent work has focused on the use of deep recurrent neural networks (RNN) to simulate human motion. Learning time-dependent representations and perform tasks such as short-term motion prediction and long-term human motion synthesis is the main goal. This paper examined and analyzed the most recent RNN methods by looking at the architecture, loss functions, and training processes used in the most advanced methods.This paper uses an optimized RNN algorithm that makes three modifications to the standard RNN model commonly used for human motion to produce a simple, scalable RNN architecture that achieves the most advanced performance in predicting human motion. In general, this paper studies the use of artificial neural networks (ANN), especially recurrent neural networks (RNN), to provide real-time computation of DHM motion prediction.This paper adopts the optimization algorithm of RNN recurrent neural network, LSTM long-term and short-term memory network, and builds the algorithm model based on MXNet deep learning framework by using the common human motion capture data set.At the same time, Noitom's Perception Neuron motion capture device is used to collect its own human movement data, input the prediction algorithm model, and obtain the prediction data, so as to verify the accuracy of the algorithm.And through the use of Unity software, the movement data will be visualized, that is, using the movement data to drive the movement of digital human in Unity.Key Words：Digital Human Models， Deep Learning， RNN，LSTM， Motion Capture- III -本页为“7毕业论文目录（1页或若干页）”，点击菜单“USTB本科论文各部分”中的本部分菜单进行相应操作。本提示信息为非打印信息，可一直保留，不影响打印。北京科技大学本科生毕业设计(论文)目 录摘 要IAbstractIII1 绪 论11.1 引言11.2 课题背景及意义11.3 国内外研究现况21.4 论文主要研究内容与安排31.4.1 主要研究内容31.4.2 本文组织安排32 人体运动数据捕捉与处理42.1 相关理论基础与工具平台42.1.1 动作捕捉技术的种类42.1.2 人体运动数据的采集92.1.3 BVH文件102.2 诺亦腾设备112.2.1 动作捕捉设备介绍112.2.2 Axis Neron软件112.3 动作捕捉123 基于神经网络的人体运动预测算法143.1 RNN循环神经网络143.2 LSTM长短期记忆网络与GRU163.3 基于MXNet深度学习框架的人体运动预测算法173.3.1 Apache MXNet深度学习框架173.3.2 LSTM模型的搭建183.3.3 训练集与测试集193.3.4 算法有效性的验证204 Unity224.1 Unity介绍224.2 MotionBuilder软件244.3 数字人建模264.4 Fbx文件在Unity中驱动数字人运动275 总结30参考文献33附录A程序代码35在学取得成果41致 谢43- VI -北京科技大学本科生毕业设计(论文)绪 论引言人体仿真领域的研究已为诸多领域带来了质量、时间和成本管理方面的巨大进步，例如军事、体育设备以及汽车领域。但是，领域内迫切需要能够实时运行的人体仿真模型，特别是那些大规模数据问题，如运动预测（单个运动问题就包含了500-700个预测输出）1。课题背景及意义人体运动预测问题非常重要, 主要内容是预测一个人在未来一段时间内最有可能的动作，已知这个人在过去和当前的动作，这是一项重要且具有挑战性的任务。由于它是基于计算模拟，避免了困难、昂贵、不安全和潜在的侵入性测量的需要，以及物理实验中可能发生的相应伤害0，导致了许多领域中研究人员的重视，如基于手部运动特征的驾驶员疲劳检测Error! Reference source not found.、通过手指运动训练对老年人握力提高的干预研究Error! Reference source not found.、研究通过感知手指运动创建数字语义Error! Reference source not found.，基于视觉的人手信息采集与建模Error! Reference source not found.、心理学中的生物运动建模、工业工程中的人机工程学等，具有十分重要的意义。研究人体运动预测，更多的是将其应用到人机交互中，改善人机交互的安全性，增强整体人机效能。此外，研究人体运动预测技术，在其他很多领域都具有十分重要的意义。在医学康复领域，患者在康复过程中经常会有不恰当的动作，对患者康复过程中的动作趋势进行预测，与正确的康复动作进行对比分析，可以及时调整康复治疗过程，制定更加准确和有效的理疗方案；在专业体育运动领域，对运动员的动作趋势进行分析预测，可以发现动作中的错误并及时纠正分析制定合适的训练计划。在未来社会，人类同机器人的交流与协作将日益频繁，作为连接人与机器人交流渠道的人机交互技术必将会承担起至关重要的任务。社会需求和机器人技术、智能控制和机器学习的发展推动着机器人走进我们的日常生活。依靠人的感知能力和机器人执行能力的互补优势，人与机器人协同完成各种任务。物理人机交互发生在人类机器人协作任务中，如神经康复、物体运输等。随着服务机器人被期望在人类生活环境中执行任务，工业机器人被期望与人类共同协作完成任务，越来越多的研究者对于人是如何移动的表示出越来越多的关注。为了让机器人更有效地与人协作，常常需要近距离的物理交互，因此，需要开发技术和方法来支持安全、有效的物理人机交互。只有深入了解人的运动机制并预测人的运动，才能设计出安全有效的人机交互技术。国内外研究现况人类有一种非凡的能力，可以基于之前的事件对周围的世界做出精确的短期预测，预测其他人类的运动是这些预测的一个重要方面。神经科学研究人员通过人脑神经网络结构分析人类的运动和行为7。人脑是一个高度灵活的计算系统，因为一个人的能量和资源是有限的，所以在做出动作之前，大脑总是会分析未来可能的动作。它可以预测未来的结果，并在不可能达到预期结果的情况下改变运动。科学家证明，人类的运动是可以预测的。这些研究工作为人体运动预测在其他领域的应用奠定了理论基础。机器人如何探测人类试图，从而了解人类正在做的事情，是一个非常大的挑战。如果机器人不知道人类的运动意图，它们在工作中，就又可能会成为人类的额外负荷。相反，如果机器人知道人类的运动意图，机器人可以主动主动地移动，人类引导机器人的花费精力就会减少，从而提高工作效率。8因此，如何估计人类的运动意图，即人体运动预测，一直是研究人员关注的问题。由B. Corteville等人发现9，对人的运动意图进行估计，使机器人能够跟随人完成快速的点对点任务。M.S. Erden等人在没有力传感器的情况下，通过控制力的变化来获得对人体运动意图的估计10。J. Huang等人定义了意图到达方向，用于在外骨骼中实时描述人的上肢运动意图11。在12中，提出了一种全向行走机器人的行走意图估计方法。人类运动意图在文献中有不同的定义。在13中，人体运动意图被定义为人体的当前位置，通过多模态界面提供反馈。在14中，人体运动意图被定义为目标位置或时变期望轨迹，由在线神经网络(NNs)基于可获得的感知信息进行估计。如何使机器人根据环境的阻抗15或人的阻抗16来调整其所需的阻抗也是中的一个关键问题。在17中，作者提出了一种阻抗学习方法，使机器人能够与未知环境进行交互，以避免较大的交互力。一种名为GAN-Poser的基于 generatordiscriminator框架的方法被用于在输入三维人体骨架序列后预测人体运动。具体地说，与传统的Euclidean loss相比，frame-wise geodesic loss被用于几何意义上更精确的距离测量。在···这篇论文中，使用了一个双向GAN框架和一个递归预测策略来避免模式崩溃和进一步规范化训练。为了能够在给定起始序列的条件下生成多个可能的人体姿态序列，还引入了一个随机外部因子H。对鉴别器进行训练，使其回归到外部因子H，并与内部因子(编码的起始位姿序列)一起生成特定的位姿序列。尽管在概率框架中，改进的鉴别器结构允许预测位姿序列的中间部分，作为预测序列的后半部分的条件。这种基于对抗性学习的模型考虑了随机性，双向建立的模型为评价给定测试序列的预测质量提供了一个新的方向。由此得到的新方法，GAN-Poser，在标准NTU-RGB-D和Human3.6 M数据集上进行评估时，取得了非常优秀的性能。论文主要研究内容与安排主要研究内容人工神经网络（Artificial Neural Network）已经成功应用于各种实际问题。虽然各种不同类型的人工神经网络为了提高性能已经进行了广泛的改进，但是每个人工神经网络设计仍然会有其自身的局限性。现有的数字人体模型已经足够成熟，可以为不同条件下的不同任务和方案提供精确与有用的结果。但是，目前非常需要使这些模型实时运行，尤其是那些有较大运算量的大规模问题，如运动预测。然而，即使是非常小的条件的改变，运动仿真就需要运行相对较长的时间（几分钟到几十分钟）。因此，由于运算时间以及收集训练数据所耗费的成本，训练案例的数量十分有限。另外，运动问题就输出数量而言相对较大，仅仅是预测单个问题就有数百个输出（在500-700个输出之间）。因此，在运动问题中使用了诸如人工神经网络之类的工具。本文组织安排 本文采取了诺亦腾（Noitom）公司研发Perception Neuron动作捕捉设备来采集人体运动数据。然后基于MXNet深度学习框架下搭建了RNN（Recurrent Neural Networks）循环神经网络的优化算法，LSTM（Long Short Term Memory）长短期记忆网络，并通过公用人体动作捕捉数据集来训练模型，最终达到了较为理想的结果。然后用自己通过Perception Neuron动作捕捉设备采集的运动数据测试验证预测的准确性。最终，采用Unity软件，使用源运动数据与预测生成运动数据分别驱动两个数字人运动，即将结果可视化。人体运动数据捕捉与处理在进行人体运动预测模型搭建之前，一项重要的工作就是相关数据的采集与处理。一组正确的优质的数据是完成预测网络有效训练的前提和基础。本章分别对比了不同的动捕技术的优缺点，确定了捕捉人体运动的设备，论述了采集数据的原理与流程。相关理论基础与工具平台随着世界科学技术的发展，来自世界各地的研究人员的运动越来越重视动作捕捉技术。世界各地的实验室在其广泛的应用领域投入了大量资源，加快这个行业的发展。之后经过几十年的不断发展，在灵敏度和精密度方面都取得了很大的进步实现。动作捕捉技术的种类目前有很多种不同的动作捕获系统，一般而言，根据技术原则，可以区分五大类：机械、声学、电磁、惯性传感器和根据不同类型的目标特性可以分为两大类：标记点和无标记点式的光学式。近年来，在市场上出现了所谓的热运动捕获系统，这基本上是无标记光学运动捕获的一部分。光学成像传感器主要在近红外或红外波段中工作。机械式一般情况下，该类运动捕捉系统系统由几个关节和刚性连接杆组成，其中角度传感器存在于可以旋转的关节中，用于测量关节角度的变化，总的来说，是基于机械装置来跟踪运动和测量运动的路径的。如果设备移动，目标对象必须每个身体部位都有一系列的刚性支撑固定。如果目标移动，身上的刚性支架一起移动，目标各部位的角度变化会由支架上的传感器测得，刚性杆的位置和运动路径可以由角度变化和杆的长度得出。该类产品在成本、精度和采样频率方面具有很高的优势。但是，最大的缺点是缺乏操作方便和灵活性。连杆结构和检测电缆对艺术家的行动施加了很大的限制和限制，特别是在连贯性运动被阻断的情况下，这使得真正的动态运动不做变得难以完成。代表产品有 Gypsy 6 Motion Capture System。图2-1 Gypsy 6 Motion Capture System声学式一个传统的声学式动捕设备是由多个部分组成的。第一个部分为发射器，就是所谓的超声波发射器。第二个部分为接收装置，它是由很多个超声探头阵列组成。装置之间的距离，可以通过测量从发送设备到传感器的声波的时间或相位差确定。成本低是它的主要优点，但也有很多缺点，如缺乏精确性，实时性差，噪声、多次反射等因素能够严重影响设备。图2-2 声学式动作捕捉系统电磁式电磁动作捕捉系统也是由多个部分组成。第一个部分为发射源，它的主要作用是在给定的空间中产生具有规律性的电磁场。第二个部分为接收传感器，它被佩戴在实验人员身上的主要躯干部位，随着实验人员在电磁场中运动,将收到的数据通过有线或蓝牙等其他办法传给数据处理装置。第三个部分就是处理装置，它的作用是根据传感器装置传送过来的数据，通过一系列的运算，最终得出所有传感器的位置与方向。使用起来非常简单、鲁棒性和能够及时反馈结果等诸多特性，是这类产品的最大优点。但是也有很多缺点，其中最大的缺点就是对金属类非常敏感。金属在磁场内，会导致电磁场发生畸变，从而严重降低数据的准确性。同时，也会导致设备的采样率降低，从而导致捕捉比较快速的动作十分困难。此外，还有一个缺点，就是设备是有一些线缆的，他们的存在制约了实验者做各种姿势的灵活性，很多动作也无法进行。图2-3 电磁式动作捕捉系统惯性式惯性传感器运动捕捉设备有以下几个部分组成。第一，姿态传感器，他会被佩戴在实验者身上的主要部位，如四肢、背部等。通过传感器采集数据，通过有线或者WIFI，BlueTooth等其他方法，将数据发给数据处理装置，进行运动解算。为了获得关节点的位置的信息，将骨长度信息与骨架结构信息相结合，加上人体各部分得姿势数据就可以计算出。剩下两个部分是信号接收装置和信息处理系统。此种动捕设备主要的优势可移植性强，操作简单，几乎可以在任何空间进行实验，适合户外使用，但由于技术的限制原则，也有明显的缺点。一方面，传感器本身不能绝对定位，主要原因是不同程度的积分漂移现象。这个现象的产生是因为此处的空间定位数据，是由实验人员的某些姿势数据通过计算而出的。因为以上原因，就会导致定位数据的误差。另一方面，这种设备的原理本身是存在缺陷的。主要是，设备难以处理身体不接触地面的动作定位问题，就是因为地面约束假设原理是有问题的。除了这些，传感器的重量和电缆的连接也会对运动性能形成一定的约束，设备成本会随着被捕获对象数量的增加呈指数增长。一些传感器也会受到周围铁磁体精度的影响。代表产品有Noitom Perception Neuron。图2-4 Noitom Perception Neuron设备光学式在光学系统中，小的反射标记被附加到演员身上，一组特殊的相机简单地放置在空间周围，以很短的间隔拍摄场景。每个视图都被提供给一些特殊的软件，这些软件使用已知的观察空间的尺寸来计算每个标记的三维坐标。标记的数量和大小，以及它们的位置，可以有很大的不同，这取决于所需的运动数据的类型和使用它的目的。光学系统对演员来说几乎没有这样的抑制作用，通常可以在更大的空间内使用，而且受到环境干扰的危险要小得多。然而，当原始数据输入时，标记坐标不会自动与任何特定的标记相关联。每个路径都必须通过手动或软件进行识别，以生成一个连续的路径。此外，当参与者移动时，一些标记可能会被阻塞，因此数据中经常存在很大的令人不安的“空白”。这些不太“干净”的数据不太容易立即用于实时动画，但通常必须首先处理。此外，由于原始数据(一旦识别)只给出标记的位置，必须使用软件来计算它所连接的对象的方向。Motion Analysis Corporation和Vicon是两家著名的光学运动捕捉系统制造商。无标记式光学式动作系统采集传感器通常都是光学相机，主要区别在于目标传感器类型，主要分为无标记点式光学动作捕捉系统和标记点式光学动作捕捉系统两种。第一种不用在实验者身上佩戴标记装置，是根据分析平面图或立体图，从中可以得出所需要的骨骼关节等信息。另一种需要在实验者身上佩戴标记装置，配合摄像头采集所需要的数据。无标式的设备存在采集到的数据精确度很低的缺点。同时此类设备的原理本身具有的缺点让动作自由度运算出现问题。可能会丢失骨骼的自旋信息等，从而造成运动变形。该类动捕设备以Optitrack为代表，他们有非常可靠的技术支持，并且采集到的数据精确度很高。同时，因为装置对身体影响很小，因此实验人员很方便做各种动作。还有一点，标记装置很便宜，因此能够大量使用，能够应用的领域十分宽阔。且因其使用不可见反射光进行识别，即便是在户外环境下也可以很好的使用，适用场景并不局限在室内稳定光照环境。图2-5 OptiTrack标记式光学动作捕捉系统人体运动数据的采集人体骨骼是生命活动的基础，为人体提供支撑。然而，全身有200多块骨头，有着极其复杂的运动结构。为了简化对人体运动的分析，目前大多数的运动捕捉设备都集中在具有关键信息的运动部分，而对于非关键部分，皮肤则通过动画技术进行补充。其中之一就是诺亦腾公司的PERCEPTION NEURON运动捕捉系统。PERCEPTIONNEURON运动捕捉设备其实就是多个穿戴在身体上的传感器组成的，优势非常的多，例如容易携带、使用简单 、耗能特别低等。系统由18个由一系列绑带定在穿戴者身体主要运动关节的传感器组成，设备穿戴效果见图2-4。传感器节点是系统的核心，其构成比较负责，包括了以下几个部分。加速度计用来测量各种加速度。陀螺仪负责感知方向、平衡以及位置。磁强计是用来测量磁场强度的。以上各部分，与惯性测量装置一起配合，共同测量所需要的数据。感知神经元运动捕捉系统通过导线将所有传感器节点连接在一起，最后将运动捕捉数据采集到集线器中，通过集线器实现有线或无线输出。通过运动捕捉系统，我们能够得到BVH文件。其包含了人体运动相关的数据，如关节旋转、平移。BVH文件是由两部分组成的。前一部分是文件的数据结构形式，包括主要节点的名称、数据维度和节点的初始偏移量。在本文使用的运动捕捉系统中，可以根据传感器绑定的位置调整关键节点的初始偏移量，以减少个体差异带来的影响，从而使采集到的数据更加有效。其中，实验人员的每个动作，都会在三维坐标系中产生与上一节点的一定的旋转角度和偏移量。这个文件看作将人体骨骼关节拓展至人体各个部位的跟关节，同时，通过一次次遍历可以得到整个骨骼信息，从而得到了所需要的运动数据。需要说明一点，方向和偏移量是通过矩阵运算得到的。第二部分就是运动数据，是以欧拉角的格式进行存储的，记录了每一帧的姿势数据。BVH文件运动捕捉数据是采用二维的方式来表示发生在三维世界的运动，Biovision Hierarchy（简称BVH）是一种常用的存储此类运动数据的文件格式，用以表示人体运动。这种格式非常广泛地得到了使用，在几乎所有相关软件中都能够使用这种格式。BVH文件主要由两部分组成。第一块是数字人的骨骼信息，阐释了人骨架的树状结构关系和零时刻的姿势。另一块则是数据块，即为所采集的运动数据，以欧拉角格式存储。骨架信息根据层次关系定义位置和旋转组件，如根髋腿，从而形成一个完整的骨架，如图2-6所示。图2-6 BVH文件中骨架结构诺亦腾设备本课题采用的是基于惯性传感器的诺亦腾Perception Neuron动捕设备。Perception Neuron动捕设备是世界上功能最广泛、适应性最强、价格最合理的运动捕捉系统之一，它为各种应用提供了用户友好的技术。Perception Neuron动捕设备在视觉特效、VRAR、Motion Analysis、Medical Analysis、实时舞台表演等领域提供了灵活的动作捕捉解决方案。Perception Neuron动捕设备是第一个提供小的、自适应的、通用的和可负担得起的运动捕捉技术的工具。该设备其实就是由若干个IMU(惯性测量单元)组成的，IMU也有很复杂的结构，其组成如下。神经元，其实就是传感器，用来测量、采集处理数据。一个三轴陀螺仪，用于测量方向。一个三轴加速度计，用于测量加速度。三轴磁强计，用于测量磁场强度。该系统的优势在于感知神经元专有的嵌入式数据融合，人体动力学和物理引擎算法，以最小的延迟提供平滑和真实的运动。动作捕捉设备介绍Perception Neuron是一种基于惯性传感器的运动捕捉系统，这意味着每个传感器，即神经元，可以通过陀螺仪、磁力仪和加速计测量自身的方向和加速度。在每个神经元上也做它自己的漂移校正，然后将测量数据发送到集线器，集线器从每个连接的神经元收集所有的数据，然后集线器通过USB或Wi-Fi连接将数据发送到一台运行Axis Neuron软件的计算机，该计算机已经与集线器建立了连接。Axis Neuron软件通过一些复杂的算法、数据优化和漂移校正，从神经元接收到的传感器数据中，重建出一个有59块骨头的人体骨架。Perception Neuron设备主要分为三个部分，Neuron Sensor即传感器，一种由陀螺仪、加速计和磁强计组成的惯性测量装置；Hub，从神经元传感器收集运动数据，然后通过USB或无线连接将数据发送到计算机；绑带，绑带将神经元传感器固定在身体上，背面的标签指定了背带的位置。Axis Neron软件Perception Neuron与 AXIS Neuron软件一起配套使用的， AXIS Neuron软件被设计来管理和校准你的系统，以及执行基本的动作捕捉。AXIS Neuron最重要的特性之一是能够传输BVH数据流，以便在最流行的3D软件程序中使用。对于专业需求，AXIS NEURON提供了一组最先进的工具来扩展您的感知神经元MOCAP系统的功能，并将其完全集成到您的工作流中，无论您是在VFX、游戏开发还是任何3D应用程序中工作。图2-7 AXIS Neuron软件界面动作捕捉按规定穿戴好Perception Neuron设备后，启动AXIS Neuron软件，就可以开始记录运动数据了。图2-8 Perception Neuron设备穿戴（1） 首先用USB数据线(黑色)将Hub连接到计算机。USB线的一端连接到Hub的数据端口，另一端连接到计算机上的一个USB端口。（2） 当Hub被成功识别时，Hub的ID将显示在欢迎窗口的左侧面板上。单击“连接”按钮将集线器与计算机连接。（3） 在成功地建立与Hub的连接之后，单击zero按钮将模型居中到原点。请在这个步骤中保持稳定。（4） 模型尺寸可以在身体尺寸列表里选择，以确保更准确的使用。（5） 点击Calibrate按钮来进行姿势校准。校准有助于定位传感器，帮助准确捕捉运动数据。（6） 检查姿势(需要校准，然后点击Next按钮开始。（7） 完成位姿校准后即可开始记录。点击录制按钮。在接下来弹窗中更改文件存储路径与名称。(运动数据将会在录制按钮闪烁时被记录下来)。（8） 您可以再次单击Record按钮来停止录制。记录的文件将自动出现在工作目录窗口中。（9） 要播放录制，请选择工作目录窗口中生成的录制文件并单击播放按钮。（10） 通过点击File->Export->Export Settings设置来导出您的数据，然后点击Export按钮将您的数据导出到默认值<bvh>格式。 需要注意的是，Perception Neuron设备系统应该在几乎没有磁场的环境中使用，否则传感器将受到不利影响，并可能使运动捕捉数据非常不精确。使用感知神经元时，避免使用电动装置、扬声器、变压器和铁制家具。为了提高精度：精确的骨骼测量和尺寸可以提高运动数据的精度；要这样做，请测量参与者的指定身体部分，并在记录之前将此数据输入到身体大小管理器中。基于神经网络的人体运动预测算法本文在Linux系统中完成了环境的配置，采用了MXNet深度学习框架来进行本次的研究。搭建的是LSTM网络。RNN循环神经网络人类并不总是在大脑一片空白的时候开始思考。当你读到此处的时，你已经根据你之前看到的的知识推断出了现在部分真正含义。我们不会把所有的东西都扔掉，然后头脑一片空白地思考。我们的思想是永恒的。但是对于一般的神经网络,是无法实现这个过程的。比如，您如果正在对某个电影的发发展方向进行预判，就需要根据已经发生过的情节进行推测，这是一个比较复杂的过程。像这种根据已经发生的若干事件，来预测未来的进展方向，对于一般的神经网络来说，就无法进行预测。但是RNN可以对这种情况进行预测，它有一个非常显著的优点，就是可以实现信息的持久化，可以处理序列数据。设输入层为I，隐含层为H，输出层为O。在一般ANN中，信息流的流动是从I到H，再到O。其中层与层之间的节点是不连通的，但是层之间全连接。但是这种普通的神经网络在很多问题上是无用的。比如，你正在阅读一篇文章，想要预测下一句话是什么，这就是典型的这类的预测问题。这种预测问题的实现必须用到之前的文章，即已经读过的句子，整篇文章的各个句子之间是相互有关联的。RNN就是用来处理这种问题的，即需要进行预测的问题和已经进行过的预测是有联系的。具体表现是,网络会记得以前的信息并把它应用到当前输出计算,也就是说,不再隐藏层之间的节点连接能够连接,和隐藏层的输入不仅包括输入层的输出也在最后一刻隐层的输出。对于RNN来说，如果仅仅在原理层面分析，它是能够解决随便长度的序列信息的。图3-1为一个典型的RNN。图3-1 一种典型的RNNs在图3-1中，有一个从I到H的一个方向的数据流动。另外，还有一个从H到O的一个方向的数据流动。一些时候，RNNs会发生一种被称作“反向投影的”过程，就是它将数据从O返到H。同时，H的输入还包括前一个H的信息，并且在这里面的节点能够自己与自己或自己和他人接通。经过实验验证，RNN在自然语言处理领域内应用效果十分优越。如对句子意思的理解、句子语法的检查、词性的判断等。RNN有一种经过优化的算法，名字叫做LSTM。它一经推出，就迅速得到了业内人士的青睐，得到了大规模传播和使用。主要是因为它的优化十分有效，使它能够处理之前所不能够的长期和短期依赖关系。与一般的RNNs相比，该模型只对隐含层进行了操作。稍后将详细介绍LSTMs。对于RNNs来说，在训练数据的长度较大或者时刻较小的条件下，关于时刻隐藏层变量，损失函数的梯度比较容易出现消失或爆炸。这种问题也被称作长期依赖问题。梯度爆炸的问题一般可以通过梯度裁剪来解决，领域内的研究人员进行了很多研究，由此诞生了LSTM。LSTM长短期记忆网络与GRULSTM经过RNN优化而得，性能方面有了很多提升。其中比较显著的一点就是，它可以学习长期依赖信息。非常广泛的领域中，LSTM已经取得了相当大的成功并得到了广泛的应用。LSTM的设计是为了避免长期依赖问题。RNN结构之所以出现梯度爆炸或者梯度消失，最本质的原因是因为梯度在传递过程中存在极大数量的连乘，为此有人提出了LSTM模型，它可以对有价值的信息进行记忆，放弃冗余记忆，从而减小学习难度。与RNN相比，LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h来计算，只不过内部结构变了，也就是神经元的运算公式变了，而外部结构并没有任何变化。和RNN进行比较的话，LSTM引入了门的概念，在Neuron中加入了很多的门。输入门用来控制输入。遗忘门用来控制是否遗忘信息，从而达到记住要点的目的，即核心功能。输出门用来控制输出。内部记忆单元是用来存储数据信息的。简单来说，门就可以理解为现实的门的意思，因为它输出的是0-1的实数向量，和想要控制的那个量相乘，就改变了输出值，从而控制了数据的流动。因为门的输出是0到1之间的实数向量，那么，当门输出为0时，任何向量与之相乘都会得到0向量，这就相当于啥都不能通过；输出为1时，任何向量与之相乘都不会有任何改变，这就是全开门。主要来说，LSTM使用了两个门来实现了目标效果。一个是遗忘门，它控制着遗忘掉多少数据，也就是有多少状态数据能够得到留存。另一个是输入门，它控制着现在的单元状态中，能够输入多少。基于MXNet深度学习框架的人体运动预测算法Apache MXNet深度学习框架Apache MXNe是一个深度学习框架，它将多种编程命令相互使用，构建一个高效率、高生产力的环境。它的核心是一个调度器，能够自动结合符号编程与命令式编程并运行，在动态调配过程中执行速度更快，使用效率更高。MXNet是学习项目同时也是一个算法语言库。在深度神经网络中，它使编译算法趋于简化，还能自动工作，让命令的表达和使用更快捷。MXNet是紧凑和内存高效的，可以在各种异构系统上运行，从移动设备到分布式GPU集群18。机器学习(ML)算法的规模和复杂性越来越大。几乎所有最近的ImageNet挑战19的获胜者都使用非常深层的神经网络，需要数十亿的浮点运算来处理一个样本。结构和计算复杂性的增加对ML系统的设计和实现提出了有趣的挑战。大多数ML系统将领域特定的语言(DSL)嵌入到宿主语言(如Python、Lua、C)中。可能的编程范例包括命令式(用户确切地指定“如何”执行计算)和声明式(用户规范集中于“做什么”)。命令式编程的例子包括numpy和Matlab，这里有像Caffe这样的包，CXXNet程序的层定义，它抽象并隐藏了实际实现的内部工作。两者之间的分界线有时很模糊。像Theano和最近的Tensorflow这样的框架也可以被看作是两者的混合体，它们声明了一个计算图，但是图中的计算是命令式指定的。比较其他开源ML系统，MXNet提供了一种超集编程接口接入Torch7 20, Theano21，Chainer和Caffe22,并支持更多的系统,如GPU clusters。除了支持声明式程序的优化TensorFlow，另外MXNet嵌入命令张量操作提供更大的灵活性。MXNet是轻量级的，例如，