Разработан ИИ, который обрабатывает движение в 3D с учетом всех физических показателей

Исследователи из Института Макса Планка и Facebook Reality Labs разработали метод машинного обучения PhysCap, который может делать 3D-захват движения. Метод работает с хоть какой зеркальной камерой, скорость съемки которой составляет 25 кадров в секунду.

Новейший метод машинного обучения PhysCap производит высококачественный захват движения с учетом всех физических характеристик. Ранее пробы сделать систему motion capture варьировались от костюмчика стоимостью $2500 до платформы, которая употребляет глубинный детектор Kinect от Microsoft.

PhysCap захватывает на физическом уровне и анатомически правильные позы. метод оценивает 3D-позы тела кинематическим методом при помощи сверточной нейронной сети. На втором шаге положение тела и состояние движения для всякого кадра видео предвещает иная сверточная сеть. На заключительном шаге оценки поза воспроизводятся как можно поточнее, чтоб учитывать такие вещи, как гравитация, размещение ног и остальные причины.

В процессе опыта выяснилось, что ИИ отлично работает на сценах с различным фоном, но время от времени некорректно интерпретирует скорость движения ног.

В дальнейшем команда планирует проработать модели взаимодействия рук и ног человека в сидячей и полулежачей позах.

Читать также:

Поглядите, как может смотреться Proxima b. Это планетка наиблежайшей к нам звезды

нередкое проявление какого-нибудь работоспособности»>заболевания (нарушения нормальной жизнедеятельности, работоспособности) коронавируса у малышей. На что стоит направить внимание?

На 3 денек заболевания большая часть нездоровых COVID-19 теряют чутье и нередко мучаются насморком

Источник