深度学习驱动的服装表演机器人：姿态估计与动作模仿

本篇论文深入探讨了人工智能与深度学习在着装表演机器人领域的前沿研究与设计。论文标题"人工智能-深度学习-基于深度学习的着装表演机器人研究及设计"表明，研究的核心围绕深度学习技术在提高表演机器人的智能感知和模仿能力上的应用。 首先，论文着重于人体姿态的精确捕捉。利用深度学习方法，特别是通过空间变换网络（Spatial Transformer Networks, STN），研究人员将服装检测的定位信息扩展至整个人体检测，确保目标人物的姿态中心与图像中心对齐。HRNet这一先进的单人姿态估计网络被用来识别2D人体姿态，这是实现后续3D姿态估计的关键步骤。 第二阶段，论文提出使用时域空洞卷积网络（Temporal Convolutional Network with Dilation, TCDN）来从2D姿态推断出3D人体骨骼序列。为了应对3D姿态数据集不足的问题，论文创新性地采用了半监督学习策略，从而提升3D姿态估计的精度、稳定性和长期性能。 在动作模仿和服装模仿的应用方面，论文介绍了如何将这些技术整合到实际的表演机器人系统中。通过MarvelousDesigner软件，机器人能够根据检测到的服装类别从服装库中选择合适的服装，并将3D骨骼序列转换成机器人可理解的欧拉角序列，以便于控制机器人的动作和服装变换。这种结合使得机器人能够自主进行同类别的服装更换和动作模仿，展现出深度学习技术在增强机器人交互性方面的潜力。 论文通过大量实验验证了所提方法的有效性，并通过与其他方法的比较，强调了本文方法在着装表演机器人领域的优势。关键词如“深度学习”、“服装检测”、“3D姿态估计”和“表演机器人”突出了研究的核心技术领域。整体来看，这篇论文对人工智能在提升表演机器人功能和用户体验方面的贡献具有重要意义。