Метод WHAM, совместно разработанный Университетом Карнеги-Меллон и Институтом интеллектуальных систем Макса Планка, совершил крупный прорыв в области трехмерной оценки движений человека. Этот метод использует технологию глубокого обучения для точного восстановления позы и формы человека по монокулярным видео, а благодаря продуманному алгоритму он эффективно снижает влияние скольжения ног и обеспечивает высокоточный и эффективный трехмерный захват движений человека. Эта технология хорошо зарекомендовала себя в полевых испытаниях, превзойдя многие существующие передовые методы и открыв новые возможности технологии захвата движения.
Метод WHAM, совместно запущенный Университетом Карнеги-Меллон и Институтом интеллектуальных систем Макса Планка, достиг прорыва в точной оценке трехмерных движений человека по видео с точки зрения точности и эффективности. Этот метод сочетает в себе трехмерное движение человека и видеофон, а также использует технологию глубокого обучения для точной реконструкции позы и формы человека по видео, снятым одним глазом. WHAM с согласованностью глобальных координат достигает отличных результатов, сводя к минимуму проскальзывание стопы благодаря контексту движения и информации о контакте стопы с землей. В полевых испытаниях WHAM показал превосходные результаты по нескольким индикаторам и на данный момент является одним из самых совершенных методов.
Появление метода WHAM знаменует собой значительный прогресс в технологии трехмерной оценки движений человека. Его высокая точность и эффективность обеспечивают надежную техническую поддержку для виртуальной реальности, производства анимации, спортивного анализа и других областей. будущее приложение для содействия постоянному развитию и прогрессу соответствующих технологий.