MARC

 008240612s2021      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016930993
■00520240214095850
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380621021
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI28716989
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aCao,  Zhe.
■24510▼aPerceiving  3D  Humans  and  Objects  in  Motion▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2021
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2021
■300    ▼a1  online  resource(77  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Malik,  Jitendra.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2021.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aWe  exist  in  a  3D  world,  where  we  accomplish  everyday  tasks  by  perceiving  and  interacting  with  other  people  and  objects  in  dynamic  scenes.  Could  we  develop  a  perception  system  to  understand  such  rich  interactions?  This  is  crucial  for  future  intelligent  systems  to  collaborate  with  humans  and  to  create  immersive  AR/VR  experiences.  While  great  progress  has  been  achieved  in  the  individual  perception  tasks  of  3D  humans,  objects,  and  scenes,  the  connections  between  these  components  have  not  been  explored  much.  In  this  thesis,  we  attempt  to  build  the  connections  between  these  three  components  to  understand  their  rich  interactions.We  start  by  bridging  the  scene  and  object  component  in  Chapter  2,  where  we  present  an  end-to-end  learning  system  to  perceive  3D  scene  and  independent  object  motions.  We  next  show  how  3D  scenes  influence  human  motion  in  Chapter  3,  where  we  design  a  framework  to  predict  future  3D  human  motion  considering  the  scene  context.  In  Chapter  4,  we  study  the  interaction  between  human  hands  and  objects,  where  we  introduce  an  optimization-based  method  to  reconstruct  the  interaction  in  the  wild.  Finally,  we  conclude  with  several  interesting  future  directions.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aComputer  engineering.
■650  4▼aInformation  technology.
■653    ▼a3D  world
■653    ▼aInteractions
■653    ▼a3D  human  motion
■653    ▼aIntelligent  systems
■653    ▼aHuman  hands
■690    ▼a0984
■690    ▼a0800
■690    ▼a0489
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bElectrical  Engineering  &  Computer  Sciences.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-04B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2021
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16930993▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서