O método WHAM desenvolvido em conjunto pela Universidade Carnegie Mellon e pelo Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes fez um grande avanço no campo da estimativa de movimento humano em 3D. Este método usa tecnologia de aprendizagem profunda para reconstruir com precisão a postura e a forma humana a partir de vídeos monoculares e, por meio de um design de algoritmo inteligente, reduz efetivamente o impacto do deslizamento do pé e alcança captura de movimento humano 3D eficiente e de alta precisão. Esta tecnologia teve um bom desempenho em testes de campo, superando muitos métodos avançados existentes e trazendo novas possibilidades para a tecnologia de captura de movimento.
O método WHAM lançado em conjunto pela Universidade Carnegie Mellon e pelo Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes alcançou um avanço na estimativa precisa do movimento humano 3D a partir de vídeo em termos de precisão e eficiência. Este método combina movimento humano 3D e fundo de vídeo e usa tecnologia de aprendizagem profunda para reconstruir com precisão a postura e a forma humana a partir de vídeos de um único olho. WHAM com consistência de coordenadas globais alcança excelentes resultados minimizando o deslizamento do pé através do contexto de movimento e informações de contato pé-solo. Nos testes de campo, o WHAM teve um desempenho superior em múltiplos indicadores e é um dos métodos mais avançados atualmente.
O surgimento do método WHAM marca um progresso significativo na tecnologia de estimativa de movimento humano em 3D. Sua alta precisão e eficiência fornecem forte suporte técnico para realidade virtual, produção de animação, análise esportiva e outros campos. aplicação futura para promover o desenvolvimento contínuo e o progresso de tecnologias relacionadas.