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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明涉及人体运动与自然语言技术领域，尤其涉及一种3D人体运动序列‑文本的跨模态检索方法。步骤如下：S1：构建Rehamot模型，通过文本检索的方式，从自然语言标注的人体运动数据库中检索相关的人体运动序列；S2：通过基于难负样本挖掘的三元组损失MaxofHingesLoss进行对比训练。本发明提供的一种3D人体运动序列‑文本的跨模态检索方法，通过跨感知突出映射使用双向的文本到运动和运动到文本的细粒度相似度计算，进而根据不同的样本突出地感知不同姿势或单词的细粒度信息，从而突出诸如“walk”和“run”这种理论上严重影响结果走向的关键信息，并通过代表语义相似界限的阈值进行检测负样本。
主权项：1.一种3D人体运动序列-文本的跨模态检索方法，其特征在于，步骤如下：S1：构建Rehamot模型，通过文本检索的方式，从自然语言标注的人体运动数据库中检索相关的人体运动序列；S2：通过基于难负样本挖掘的三元组损失MaxofHingesLoss进行对比训练；S3：通过姿势-单词相似性根据不同的样本突出地感知不同姿势或单词的重要信息；S4：对比运动和文本的突出表示；S5：根据丢弃再对比方案再次对Rehamot模型进行训练；S6：通过S5步骤训练完成的Rehamot模型对运动序列-文本进行跨模态检索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种3D人体运动序列-文本的跨模态检索方法
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