基于Scheduled Sampling采样机制的人体行为预测

作者：杜薇; 于雅楠^*; 尹光华

来源：天津职业技术师范大学学报, 2023, 33(02): 54-59.

DOI：10.19573/j.issn2095-0926.202302010

• 行为预测
• 循环神经网络
• Scheduled Sampling

针对循环神经网络存在的预测误差累积问题，提出了融合Scheduled Sampling采样机制的序列预测算法。该算法选用较大概率p作为选择使用真实值或是前一帧预测数据作为当前时间步输入依据，并随着时间的推移p值逐渐变小，使解码器更倾向于使用预测序列作为输入，以此增加模型的健壮性。实验结果表明：该算法能够将Human3.6M数据集中绝大多数动作短期预测误差降低到0.5 dm左右，相比原方法降低了0.2～0.4 dm，在行为预测上表现良好。

• 单位
  天津职业技术师范大学