Captura de movimiento smartphone
Animación Ai
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Los marcos basados en la visión por ordenador permiten capturar el movimiento humano sin marcadores en dispositivos de consumo en tiempo real. Abren nuevas posibilidades de aplicación, por ejemplo en el sector médico y sanitario. Hasta ahora, la investigación sobre soluciones móviles se ha centrado en marcos de captura de movimiento bidimensionales. El análisis del movimiento en 2D está limitado por el ángulo de visión de la cámara colocada. Los nuevos marcos permiten capturar el movimiento humano en 3 dimensiones y pueden apoyarse en sensores adicionales del smartphone, como el LiDAR. La captura de movimiento en 3D promete superar las limitaciones de los marcos en 2D al considerar los tres planos de movimiento independientemente del ángulo de la cámara. En este estudio, realizamos un experimento de laboratorio con diez sujetos, comparando los ángulos de las articulaciones en ocho ejercicios diferentes de peso corporal rastreados por Apple ARKit, un marco de captura de movimiento 3D móvil, contra un sistema estándar de oro para la captura de movimiento: el sistema Vicon. El marco de captura de movimiento 3D expuso un Error Absoluto Medio ponderado de 18,80° ± 12,12° (que va de 3,75° ± 0,99° a 47,06° ± 5,11° por ángulo articular rastreado y ejercicio) y un Coeficiente de Correlación de Rango Medio de Spearman de 0,76 para todo el conjunto de datos. El conjunto de datos muestra una alta varianza de esas dos métricas entre los ángulos observados y los ejercicios realizados. La precisión observada está influida por la visibilidad de las articulaciones y el movimiento observado. Aunque el marco de captura de movimiento en 3D es una tecnología prometedora que podría permitir varios casos de uso
¿Existe una aplicación de captura de movimiento?
La última aplicación MVN Remote para MVN Animate y MVN Analyze ya está disponible en la tienda de Apple y Google. La aplicación MVN Remote le permite controlar las grabaciones y revisar el rendimiento desde su teléfono (iOS / Android).
¿Tiene el iPhone captura de movimiento?
¿Cómo utilizar el iPhone para el Mocap facial? La captura de movimiento facial del iPhone funciona con iClone Motion LIVE utilizando el exclusivo sistema de cámara TrueDepth, alimentado por sofisticados sensores de alta resolución. El iPhone rastrea los rostros con un mapa de profundidad y analiza los sutiles movimientos musculares para la animación de personajes en vivo.
¿Se puede capturar el movimiento sólo con vídeo?
Con el nuevo sistema, los investigadores pueden capturar los movimientos individuales utilizando la IA únicamente a través de la entrada de vídeo y traducirlos en un avatar digital. En el artículo, los investigadores han introducido un nuevo marco para entrenar modelos de síntesis de movimiento a partir de estimaciones de pose de vídeo sin procesar, sin utilizar datos de captura de movimiento.
Captura de movimiento con el teléfono
MVN Analyze es un sistema de medición humana de cuerpo completo basado en sensores inerciales, modelos biomecánicos y algoritmos de fusión de sensores. Es fácil de usar, tiene un tiempo de configuración corto y una salida de datos validada al instante. MVN Analyze está optimizado para:
La biomecánica deportiva o el análisis biomecánico deportivo es la disciplina científica de las ciencias del deporte que estudia los parámetros (bio)mecánicos del movimiento humano durante la práctica deportiva. Se basa en el análisis de los atletas profesionales y de las actividades deportivas en general, también llamada la Física del deporte. Estos estudios se realizan para obtener una mayor comprensión del rendimiento deportivo mediante la medición de la cinemática del cuerpo humano.
La ergonomía o los factores humanos son el proceso de diseñar o disponer los lugares de trabajo, los productos y los sistemas de manera que se adapten a las personas que los utilizan. La captura del movimiento en ergonomía es una de las tecnologías para el análisis del lugar de trabajo y el análisis de las tareas humanas.
El análisis del movimiento humano o del movimiento es la observación y definición de los movimientos de los seres humanos. El análisis del movimiento suele llevarse a cabo en un laboratorio. Los análisis sencillos pueden consistir en simples observaciones. Los análisis avanzados suelen implicar algún tipo de tecnología, por ejemplo, de alta velocidad, o cámaras ópticas / optoelectrónicas para generar la cinemática necesaria para el análisis. A menudo, las placas de fuerza y/o la electromiografía pueden combinarse para proporcionar información completa.
Captura de movimiento corporal con el iphone
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con un Volumen de 44 cámaras y previz en vivo en tiempo real en el estudio Sirreel NoHopresionar para ampliar1/12Captura de rendimiento, captura de movimiento, captura volumétrica, producción virtual y producción virtual en el escenario LED Albergamos un Volumen móvil de 66 cámaras de los sistemas Qualisys y HMC con software Faceware y Dynamixyz y un escenario LED Xr de 40 pies de ancho y 16 pies de alto con servidores Unreal Engine y servidores Disguise D3 y RX
con seguimiento de cámara y captura de rendimiento y streaming Thunder XR, Nuevo escenario XR en Long Beach #Thunder Studios 40 pies de volumen curvo con servidores Unreal y D3 y opciones de seguimiento con #Unreal y #Pixotope y también están disponibles nuestro Volumen de captura de movimiento y estudios de producción virtual de pantalla verde.Seguimiento de cuadrúpedos
Software de captura de movimiento
Investigadores de NVIDIA, el Instituto Vector y la Universidad de Toronto han propuesto un método de captura de movimiento que sólo utiliza la entrada de vídeo para mejorar los modelos de animación de captura de movimiento anteriores. Este nuevo sistema no requiere el costoso hardware de captura de movimiento utilizado anteriormente. Se espera que este trabajo conduzca a una síntesis del movimiento humano más escalable, ya que existen grandes recursos de vídeo en línea.
Los métodos actuales necesitan datos precisos de captura de movimiento para entrenarse, lo que resulta caro. Con el nuevo sistema, los investigadores pueden capturar movimientos individuales utilizando la IA únicamente a través de la entrada de vídeo y traducirlos en un avatar digital. En el artículo, los investigadores han introducido un nuevo marco para entrenar modelos de síntesis de movimiento a partir de estimaciones de pose en vídeo sin utilizar datos de captura de movimiento. El marco también perfecciona las estimaciones de pose ruidosas mediante la aplicación de restricciones físicas a través de la optimización invariante de los contactos, incluido el cálculo de las fuerzas de contacto. Esta optimización permite obtener poses y movimientos 3D corregidos, así como sus correspondientes fuerzas de contacto. Los resultados de los movimientos corregidos físicamente han superado significativamente los trabajos anteriores sobre estimación de poses.
