Full-Body Locomotion Reconstruction of Virtual Characters Using a Single Inertial Measurement Unit Abst. 一個のIMUから全身を復元する。でも動作は自由度が高すぎて、かなり難しい。まず、ユーザの全身歩行とIMUのデータを同時に取得する。現在の歩行…

Deep Inertial Poser: Learning to Reconstruct Human Pose from Sparse Inertial Measurements in Real Time Abst. 6個の慣性センサで全身復元をする。いくつか問題がある。１．IMUの状態に相当するポーズは複数ある（不良設定問題）。２．IMUを付けながら…

Sparse Inertial Poser: Automatic 3D Human Pose Estimation from Sparse IMUs Abst. 少数の体に装着したIMUで屋外の全身モーションキャプチャーを実現する。今まではたくさんIMUを装着したり、ビデオが必要だった。我々はいくつかの異なるアプローチをとり…

Real-time Physics-based Motion Capture with Sparse Sensors Abst. 少数の光学マーカとIMUから全身を復元する。小数のセンサでは全身を復元できない。関節のトルクと、接地パワーなどから動きの尤もらしいものを推定する。事前のモデルは内側の関節の推定…

Denoising IMU Gyroscopes with Deep Learning for Open-Loop Attitude Estimation Abst デッドレコニングで真値を使って、ジャイロからノイズを除去する手法を提案する。 ジャイロ値そのものではなく、姿勢でlossを取る

Multivariate Time Series Missing Data Imputation Using Recurrent Denoising Autoencoder Abst LSTMとDAEで消失データを埋める。 1. Inrto 多変量の時系列データを考える。データの紛失は以下の理由が考えられる。MCAR:ランダムに消失して、周辺にも残っ…

Deep Recurrent Neural Networks for ECG Signal Denoising Abst ECGのモデルを作って、学習して転移学習しました。 感想[4]を読んでみたい。ノイズの傾向が結構違うんだよなー。このくらいなら、カルマンフィルタとかでもいいのでは？

Denoising Gravitational Waves using Deep Learning with Recurrent Denoising Autoencoders Abst 重力波はノイジーで大変。トラディショナルなデノイジング手法ではだめ。bidir LSTMに基づく、Denoising Autoencoderでやってみまました。 Introduction 辞…

Deep RNNs for Video Denoising Abst動画のデノイジングを提案する。パッチベースのend-to-endの学習で、クリーンとノイジーな動画列をマッピングする。 1.Intro Y=X+N(Xがきれいな動画、Yがノイズ動画、Nはノイズ) 2. Related Work ノイズ除去は長い歴史が…

Abst適応的に、画像のノイズ除去のために、パッチベースの画像の事前分布を学習する。データべースから一般的な事前分布を学習して、ある画像に対して、特別な事前分布を出力する。今まではこのへんアドホックだったけど、厳密にベイジアンの理論から導かれ…