【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，具体地，涉及一种动作捕捉方法、装置、介质、设备及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，机器人可以对现实世界中的动作进行模拟。动作捕捉(motion capture)又称为动态捕捉，简称动捕，是指记录并处理人或其他物体动作的技术。相关技术中，通常是采用在观察者身上贴上多个标识点，如在观察者的关键关节位置处粘贴跟踪器，从而可以基于跟踪器检测到的位置确定该关键关节的位置，之后通过对该位置进行三维空间的坐标转换，将其映射至对应的三维虚拟对象上，实现真实动作到虚拟骨骼动作的转换。然而上述过程中需要结合动作设备，操作过程复杂同时对应用场景的要求严格。
技术实现思路
1、提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、第一方面，本公开提供一种动作捕捉方法，所述方法包括：
3、获取...
【技术保护点】
1.一种动作捕捉方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维动作参数还包括相机参数，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动捕估计模型通过以下方式确定：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设模型基于长短期记忆模型实现，所述基于所述第一训练样本对预设模型进行训练，获得第一模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二训练样本对所述第一模型进行训练，获得所述动捕估计模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种动作捕捉方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维动作参数还包括相机参数，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动捕估计模型通过以下方式确定：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设模型基于长短期记忆模型实现，所述基于所述第一训练样本对预设模型进行训练，获得第一模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二训练样本对所述第一模型进行训练，获得所述动捕估计模型，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：邱炜彬，李应煜，石天阳，韩伟，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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