حققت طريقة WHAM التي تم تطويرها بشكل مشترك من قبل جامعة كارنيجي ميلون ومعهد ماكس بلانك للأنظمة الذكية تقدمًا كبيرًا في مجال تقدير الحركة البشرية ثلاثية الأبعاد. تستخدم هذه الطريقة تقنية التعلم العميق لإعادة بناء وضعية الإنسان وشكله بدقة من مقاطع الفيديو أحادية العين، ومن خلال تصميم خوارزمي ذكي، فإنه يقلل بشكل فعال من تأثير انزلاق القدم ويحقق التقاط حركة بشرية ثلاثية الأبعاد عالية الدقة وفعالة. كان أداء هذه التقنية جيدًا في الاختبارات الميدانية، حيث تفوقت على العديد من الأساليب المتقدمة الموجودة وجلبت إمكانيات جديدة لتقنية التقاط الحركة.
حققت طريقة WHAM التي أطلقتها جامعة كارنيجي ميلون ومعهد ماكس بلانك للأنظمة الذكية طفرة في التقدير الدقيق للحركة البشرية ثلاثية الأبعاد من الفيديو من حيث الدقة والكفاءة. تجمع هذه الطريقة بين الحركة البشرية ثلاثية الأبعاد وخلفية الفيديو، وتستخدم تقنية التعلم العميق لإعادة بناء وضعية الإنسان وشكله بدقة من مقاطع الفيديو ذات العين الواحدة. يحقق WHAM مع اتساق الإحداثيات العالمية نتائج ممتازة عن طريق تقليل انزلاق القدم من خلال سياق الحركة ومعلومات الاتصال بأرضية القدم. في الاختبارات الميدانية، كان أداء WHAM متفوقًا على مؤشرات متعددة وهو أحد أكثر الطرق تقدمًا حاليًا.
يمثل ظهور طريقة WHAM تقدمًا كبيرًا في تقنية تقدير الحركة البشرية ثلاثية الأبعاد، حيث توفر دقتها وكفاءتها العالية دعمًا فنيًا قويًا للواقع الافتراضي وإنتاج الرسوم المتحركة والتحليل الرياضي وغيرها من المجالات المستقبل لتعزيز التطوير المستمر والتقدم في التقنيات ذات الصلة.