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차례:
년이 갈수록 운동 선수들은 점점 더 좋아지고 있습니다. 영양에서부터 장비에 이르기까지 자신의 움직임을 연구하고 검토 할 수있는 능력, 드물게 가능할 때의 경계, 움직이지 않는 경우. Lebron은 아직 MJ를 능가하지 못했을 지 모르지만 그는 이미 더 많은 시간을 기록하고 있으며 여전히 강세를 보이고 있습니다.
불행히도 Lebron에게는 운이 좋았지 만 후계자에게는 운이 좋았습니다. MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소의 연구원이 새로운 시각에서보다 쉽게 시각화 할 수 있도록하기 위해 이번 주에는 인간 탁월성 추구가 조금 더 쉬워졌습니다. 인간의 모션. 이러한 동작 조각이나 "모형 (mosculpts)"을 사용하면 덩크, 도약 또는 테니스 서브의 미세한 포인트를 훨씬 더 쉽게 기록하고 연구 할 수 있습니다.
슬로우 모션 비디오는 이와 관련하여 많은 성과를 거두었지만 여전히 2 차원입니다. 이것은 Lebron 덩크를 Lebron 덩크로 만드는 것, 또는 Roger Federer의 서브를 그렇게 특별하게 만드는 것에 대한 많은 뉘앙스를 지워줍니다.3D 모션 시각화를 사용하면 카메라가 프레임에서 어떤 각도로 촬영했는지 파악할 수 있습니다. 반면에 3D 모션 시각화를 사용하면 다른 시점에서 주어진 동작을 회전하고 연구 할 수 있습니다.
시각화 된 모션이 왜 (미안한) 게임 체인저가 될 수 있었는지
다른 많은 것들 중에서도 연구자들은 초보자들이 위대한 사람들을 모방하는 것을 도울 수있는 기술에 대한 기회를보고 있습니다.
베를린에서 다음달에 발표 될 관련 논문의 수석 저자 인 Xiuming Zhang은 "테니스 경기에서 공을 제공하는 로저 페더러 (Roger Federer) 비디오와 테니스를 배우는 비디오를 가지고 있다고 상상해보십시오. 그런 다음 두 시나리오의 모션 조각을 만들어 비교할 수 있고 개선해야 할 부분을보다 포괄적으로 연구 할 수 있습니다."
스포츠에서뿐 아니라 예술에서도 가능한 파급 효과에 대해 생각하는 것은 흥미 롭습니다. 예를 들어, 댄스와 발레는 적어도 텍스트, 이미지 또는 음악 표기법을 사용하여보다 쉽게 녹음 될 수있는 예술 형식에 비해 일시적 장애가있었습니다. 댄스는 잠시 생기지 만 모션 시각화는 미스티 코플랜드 (Misty Copeland)의 후손을위한 보호 장치를 제공하기 위해 훨씬 더 나은 도구를 제공함으로써이를 바꿀 수 있습니다.
하지만 그것은 시작에 불과할 수도 있습니다. 현재이 시각화는 하나의 주요 주제로만 수행 할 수 있습니다. 이는 응용 프로그램을 다소 제한합니다. 연구자들은 여러 과목으로 시각화를 만들 수 있기 때문에 사회적 장애 및 팀 역학과 같은 모든 종류의 다른 상황을 연구 할 수있는 기회를 열 수 있다고 말합니다.
무엇보다도이 새로운 프로세스는 간단합니다. 모션 조각을 만들려면 특수 세트 나 깊이 카메라가 필요하지 않으며 입력 비디오 만 필요합니다. 그런 다음 시스템은 비디오를 분석하고 신체 부위를 탐지하며 주요 신체 부위의 최상의 자세를 결합합니다.
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