カーネギー メロン大学とマックス プランク インテリジェント システム研究所が共同開発した WHAM 手法は、3D 人間の動作推定の分野で大きな進歩を遂げました。この手法は、ディープラーニング技術を使用して単眼ビデオから人間の姿勢と形状を正確に再構成し、巧妙なアルゴリズム設計により、足の滑りの影響を効果的に軽減し、高精度かつ効率的な 3D 人物モーション キャプチャを実現します。このテクノロジーはフィールドテストで良好なパフォーマンスを示し、多くの既存の高度な手法を上回り、モーション キャプチャ テクノロジーに新たな可能性をもたらしました。
カーネギー メロン大学とマックス プランク インテリジェント システム研究所が共同で立ち上げた WHAM 手法は、精度と効率の点でビデオから 3D 人間の動きを正確に推定するという点で画期的な進歩を遂げました。この手法は、3D の人間の動きとビデオの背景を組み合わせ、ディープラーニング技術を使用して、単眼ビデオから人間の姿勢と形状を正確に再構成します。グローバル座標の一貫性を備えた WHAM は、動作コンテキストと足と地面の接触情報を通じて足の滑りを最小限に抑えることで、優れた結果を達成します。フィールドテストでは、WHAM は複数の指標で優れたパフォーマンスを示しており、現在最も先進的な手法の 1 つです。
WHAM手法の登場は、3D人物動作推定技術の大きな進歩をもたらし、その高い精度と効率性により、仮想現実、アニメーション制作、スポーツ分析などの分野での幅広い利用が期待されています。関連技術の継続的な開発と進歩を促進するためのアプリケーション。