El método WHAM desarrollado conjuntamente por la Universidad Carnegie Mellon y el Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes ha logrado un gran avance en el campo de la estimación del movimiento humano en 3D. Este método utiliza tecnología de aprendizaje profundo para reconstruir con precisión la postura y la forma humana a partir de videos monoculares y, a través de un diseño de algoritmo inteligente, reduce efectivamente el impacto del deslizamiento del pie y logra una captura de movimiento humano en 3D eficiente y de alta precisión. Esta tecnología funcionó bien en las pruebas de campo, superando a muchos métodos avanzados existentes y brindando nuevas posibilidades a la tecnología de captura de movimiento.
El método WHAM, lanzado conjuntamente por la Universidad Carnegie Mellon y el Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes, ha logrado un gran avance en la estimación precisa del movimiento humano en 3D a partir de vídeo en términos de precisión y eficiencia. Este método combina movimiento humano en 3D y fondo de video, y utiliza tecnología de aprendizaje profundo para reconstruir con precisión la postura y la forma humana a partir de videos de un solo ojo. WHAM con consistencia de coordenadas globales logra excelentes resultados al minimizar el deslizamiento del pie a través del contexto de movimiento y la información de contacto del pie con el suelo. En las pruebas de campo, WHAM tuvo un desempeño superior en múltiples indicadores y es uno de los métodos más avanzados actualmente.
La aparición del método WHAM marca un progreso significativo en la tecnología de estimación del movimiento humano en 3D. Su alta precisión y eficiencia brindan un sólido soporte técnico para la realidad virtual, la producción de animación, el análisis deportivo y otros campos. futura aplicación para promover el desarrollo continuo y el progreso de las tecnologías relacionadas.