論文の概要: LingoMotion: An Interpretable and Unambiguous Symbolic Representation for Human Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13578v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 20:35:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.283469
- Title: LingoMotion: An Interpretable and Unambiguous Symbolic Representation for Human Motion
- Title（参考訳）: LingoMotion:人間の動作に対する解釈可能で曖昧な記号表現
- Authors: Yao Zhang, Zhuchenyang Liu, Yu Xiao,
- Abstract要約: 人間の動作に対する解釈可能かつ曖昧な記号表現を容易にする動き言語LingoMotionを提案する。
我々はLingoMotionの概念設計を紹介し、関節角に基づく動きアルファベットの定義、単語やフレーズを形成する形態、より複雑な人間の活動を記述するための構文について紹介する。
大規模な動きデータセットMotion-Xを用いた動きアルファベットの実装と評価を含む予備的な結果は、動き表現の忠実度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.720698253117837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing representations for human motion, such as MotionGPT, often operate as black-box latent vectors with limited interpretability and build on joint positions which can cause ambiguity. Inspired by the hierarchical structure of natural languages - from letters to words, phrases, and sentences - we propose LingoMotion, a motion language that facilitates interpretable and unambiguous symbolic representation for both simple and complex human motion. In this paper, we introduce the concept design of LingoMotion, including the definitions of motion alphabet based on joint angles, the morphology for forming words and phrases to describe simple actions like walking and their attributes like speed and scale, as well as the syntax for describing more complex human activities with sequences of words and phrases. The preliminary results, including the implementation and evaluation of motion alphabet using a large-scale motion dataset Motion-X, demonstrate the high fidelity of motion representation.
- Abstract（参考訳）: MotionGPTのような既存の人間の動きの表現は、しばしばブラックボックスの潜伏ベクトルとして機能し、解釈可能性に制限があり、あいまいさを引き起こす可能性のある関節の位置の上に構築される。
自然言語の階層構造(文字から語、句、文)に着想を得たLingoMotionを提案する。
本稿では,LingoMotionの概念として,関節角度に基づく動作アルファベットの定義,歩行などの単純な動作を記述するための単語やフレーズの形成形態,スピードやスケールといった特性,さらには単語やフレーズのシーケンスでより複雑な人間の活動を記述するための構文などを紹介する。
大規模な動きデータセットMotion-Xを用いた動きアルファベットの実装と評価を含む予備的な結果は、動き表現の忠実度が高いことを示す。
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