1台のカメラから人の動きを正確に抜き出す技術 Adobeなどが開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米スタンフォード大学と米Adobe Researchの研究チームが開発した「Contact and Human Dynamics from Monocular Video」は、1台のカメラで1方向から撮影された映像を用い、人物の動きを正確に3次元で再現する、深層学習ベースのフレームワークだ。 これまでも単眼カメラ撮影からの姿勢推定は行われてきたが、足が浮く、ジリジリとした振動が発生、足が地面を貫通する、体が極端に傾くといった、物理的制約に反したエラーが起きていた。特に、側面から確認するとそれらが顕著に表れた。 これらのエラーを改善するため、学習した姿勢推定と軌道の最適化による物理的推定を組
Contact and Human Dynamics from Monocular Video
Abstract Existing deep models predict 2D and 3D kinematic poses from video that are approximately accurate, but contain visible errors that violate physical constraints, such as feet penetrating the ground and bodies leaning at extreme angles. In this paper, we present a physics-based method for inferring 3D human motion from video sequences that takes initial 2D and 3D pose estimates as input. We
USBカメラモーションキャプチャーThreeDPoseTrackerの説明 - Qiita
ThreeDPoseTrackerとは まずは下記の動画をご覧ください。画像をクリックすると別タブでYoutubeが開きます。 ThreeDPoseTracker v0.1.0 Introduction movie 他にもこの辺を見て頂くとわかりやすいかもしれません。 USBカメラだけでできる モーションキャプチャを作ってみた - Motion capture with USB Cam only - 【NT京都2020】 https://youtu.be/L0ieoaOD6Po ThreeDPoseTrackerは、USBカメラや踊ってみた等の動画だけでモーションキャプチャーができるWindows10用アプリケーションです。ノートPCであれば内蔵のカメラを使えば追加の機材は必要ありません。ですが、ちょっと（かなり）強めのグラフィック環境が必要です。具体的にはGTX1050以上は欲しいです。
Pythonでスポーツ動作分析（野球・ピッチング編） - Qiita
はじめに Pythonを使って、スポーツの動作を可視化していきたたいと思います。 前回はOpenPoseを使ったバッティングフォーム解析をやりました。 今回は、ピッチングの動作解析です。前回と同じOpenPoseに加えて、OpenCV、Pandasを使って動作を可視化してきたいと思います。 動作分析内容 骨格検出 軌道（手首）の可視化 角度変化（肩・肘・腰）の可視化 環境 撮影カメラ 自分のスマホ（HTC U11） 解析環境 windows10 home（64bit/CPU） Google Colaboratory（python3/CPU） ライブラリ（DeNA/Chainer_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation） 骨格検出 ピッチングの動画から「DeNA/Chainer_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation」を
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