Нарешті штучний інтелект навчили 3D-захоплення руху за допомогою будь-якої камери [ВІДЕО]

Дослідники з Інституту Макса Планка і Facebook Reality Labs стверджують, що вони розробили алгоритм машинного навчання - PhysCap - для 3D-захоплення руху. Алгоритм працює з будь-якою дзеркальною камерою, швидкість зйомки якої становить 25 кадрів в секунду.

Як стверджують дослідники, PhysCap здійснює якісне захоплення руху з урахуванням всіх фізичних показників. До цього спроби створити систему motion capture варіювалися від костюма вартістю $2500 до платформи, яка використовує глибинний сенсор Kinect від Microsoft. Однак навіть найкращі системи оцінки пози людини не дозволяють створити плавну анімацію.

PhysCap ж захоплює фізично і анатомічно правильні пози. Алгоритм оцінює 3D-пози тіла кінематичним способом за допомогою оверточної нейронної мережі. На другому етапі положення тіла і стан руху для кожного кадру відео пророкує інша оверточна мережа. На заключному етапі оцінки пози відтворюються як можна точніше, щоб врахувати такі речі, як гравітація, розміщення ніг і інші фактори.

В ході експерименту дослідники протестували PhysCap на камері Sony DSC-RX0 і ПК з 32 ГБ оперативної пам'яті, відеокартою GeForce RTX 2070 і восьмиядерна процесором Ryzen7, який вони використовували для захоплення і обробки шести послідовностей руху в сценах, що розігрувалися двома виконавцями.

Читайте також:

• На Закарпатті під коліями провалилася земля: перекрито рух та затримано відправку поїзда Рахів-Київ
• Він був серед тих, хто не здавався: зниклий безвісти захисник із Закарпаття – загинув у бою (ФОТО)
• За кордоном більше не сховатися: українців попереджають про масштабні арешти - каратимуть і бідних і багатих
• Небезпека по всій Україні: смертельну загрозу виявили у Закарпатській області. Чому варто насторожитись?