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單目攝像機動作捕捉方案:MonoPerfCap

研發(fā)團隊決定利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),通過稀疏的2D或3D人體姿態(tài)圖像檢測,完成單目相機實現(xiàn)動作捕捉的目標。

  位于瑞士洛桑的最大普朗克計算機科學研究所和當?shù)芈?lián)邦理工學院的研究人員,近日展示了一套基于單目像機的動作捕捉方案:MonoPerfCap。

  很難想象,如今往往需要通過龐大的實驗室來完成的動作捕捉項目,居然通過單目設備就能完成,而且還無需對人體進行標記。考慮到傳統(tǒng)的動作捕捉往往需要捕捉3D和深度信息,單臺攝像設備是不能夠完成的,因此我們也十分期待它的效果。

  單目相機完成動作捕捉需要克服和完成的挑戰(zhàn)有很多,例如遮擋、深度數(shù)據(jù)等等,表現(xiàn)出來的情況可能會涉及到動作連貫性、人物變形、錯位、陰影等。

  據(jù)青亭網(wǎng)了解,為了完成單目相機實現(xiàn)動作捕捉的目標,研發(fā)團隊決定利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),通過稀疏的2D或3D人體姿態(tài)圖像檢測,來解決這個問題。簡單來講,MonoPerfCap方案大致分為3個步驟。

  1,手持相機對被追蹤的人進行360度旋轉(zhuǎn)掃描,在此過程中軟件將會檢測人與物理世界的比例,并以此來計算虛擬人物的數(shù)字骨骼。

  2,軟件會模擬計算出人體數(shù)字骨骼的關節(jié)點,在低維軌跡子空間的基礎上,通過時間段內(nèi)的連續(xù)動作差異等計算機視覺方面的技術來推測出人體的運動,并且這個過程還用到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來不斷優(yōu)化,以此來彌補單目捕捉不足的弱勢。

  3,通過自動提取輪廓,并對人物紋理進一步優(yōu)化的非剛性表面對齊方式,來提升輸入的匹配性。

  這種動作捕捉方案比較可以有效的追蹤,例如人體360度旋轉(zhuǎn)、舞蹈動作等人體運動。  

      關于這套單目動補方案定性和定量評估,該團隊介紹其在準確性、魯棒性和可處理的場景復雜度等方面,均明顯優(yōu)于以往任何的單目方案。

  從演示視頻來看,這套單目動補方案確實比較出色,尤其是柔性運動方面,雖然在部分細節(jié)方面可圈可點,但考慮到其畢竟基于單目,總之值得點贊。

  根據(jù)研究人員描述,該方案在準確性和穩(wěn)定性方面已經(jīng)比之前大幅進步,即便在復雜的物理背景下也可以進行清晰的動作捕捉。

  那么,這套方案可應用在哪些領域呢?

  除了一些常規(guī)的娛樂場景外,最直接,聯(lián)系最密切的就是全息通話/AR視頻通話,人們可以直接和虛擬的全息人進行自然的交流。并且,由于只需要一臺攝像機(現(xiàn)在的手機至少都有一個攝像頭了吧),入門門檻較低,因此有望被廣泛采用。

  對于高度逼真的全息通話來講,MonoPerfCap可能還做不到,尤其是在面部表情、細節(jié)渲染方面,不過其作為娛樂化的應用方案也是一個不錯的選擇。

  據(jù)悉,這項研究將于8月份的Siggraph計算機圖形峰會上進行展示,并已經(jīng)公布相關學術論文,感興趣的可以自行閱讀。

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