Jan, 2024

机器中的尸体：动作捕捉技术中的测量和验证社会实践

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TL;DR通过社会实践理论的视角，通过对一项系统文献综述研究（N=278）的发现进行分析，我们展示了测量和验证的社会实践是如何根深蒂固地融入运动捕捉设计和创新中的，并且我们展示了当代运动捕捉系统是如何延续对人体和其运动的假设。我们认为，在数据驱动和传感器驱动系统的开发中普遍存在测量和验证的社会实践，并以此为基础来调查隐藏设计假设及其在人机交互中的潜在负面后果。
发现论文，激发创造
  • 真实工业任务和传统手工艺的动作捕捉基准用于人体运动分析

    这篇论文利用惯性运动捕捉技术记录了工业操作者和熟练工匠在实际场景中进行的专业手势，并使用基于运动学描述符的混合随机 - 生物力学方法 Gesture Operational Model 对专家的运动进行建模和数学表示，从而精确生成人体专业姿态，直观描述身体关节如何协作并随时间变化而变化。

    Apr, 2023

  • 计算机视觉辅助工人视频分析的运动量定量化

    基于计算机视觉的新框架可追踪和量化工人上下肢的运动，并在达到临界阈值时发出警报，通过精确动作分析和主动人体工程学调整，提供了一种增强工人安全和生产力的工具。

    May, 2024

  • 人类运动的定性评估

    本文介绍了一种结合智能手机应用程序和可穿戴传感器的人体运动定量监测，旨在提高运动员安全性、预防受伤和优化训练效果的质性评估方法，基于时序序列数据进行个体特征提取，并通过监督分类技术的应用成功地评估了 27 名运动员的训练动作类型和质量。

    Mar, 2017

  • 无标记运动捕捉的 3D 人体姿态估计算法综述

    本文综述了过去五年间的主要人体姿势估计方法，重点关注指标、基准和方法结构，提出了基于准确性、速度和鲁棒性的分类方法，并得出了未来研究的方向。

    Oct, 2020

  • 实用且丰富的用户数字化

    通过开发传感系统，提高用户数字化的准确性，同时保持甚至提高用户实用性和可访问性，实现新的、强大的计算体验，从而使这些技术产生社会影响。

    Feb, 2024

  • 生理重要指标的摄像测量

    摄像头技术可以通过分析人体图像以计算生理变化，因此在遥测医疗监测方面有着极大的应用潜力，同时也存在一定的挑战和需要解决的问题。该研究论文综述了这一技术的现状、能够测量的生理指标及其计算方法，并涵盖了临床和非临床应用。

    Nov, 2021

  • 基于多视角摄像机的无标记身体运动捕捉技术用于 3D 角色动画制作

    本文描述了一种基于无标记人体动作捕获的三维角色动画生成系统，采用视角多样的相机捕捉人体动作信息，并通过多种技术手段计算出骨骼变换状况，从而能够高效准确地实现三维骨骼重建与实时动画生成。

    Dec, 2022

  • 多深度相机实时人体运动捕捉

    本文介绍了一种仅使用少量 Kinect 传感器进行无标记动作捕捉的高效且廉价方法，通过使用最近的图像分割技术和纯合成数据进行课程学习，实现了对身体各部位的准确本地化并且无需使用显式形状模型。同时，我们介绍了一个包含约 6 百万合成深度帧的新数据集，并超过了 Berkeley MHAD 数据集的最新结果。

    May, 2016

  • 佩戴式运动传感器自动监测婴儿姿态和运动

    利用可穿戴式技术和机器学习算法实现对婴儿活动的自动记录和分类，有助于早期发现发育不良的婴儿并为神经发育障碍的预防和治疗提供新的方法。

    Sep, 2019

  • 基于容积轮廓线索的通用自动人体姿态和动作捕捉

    提出了一种使用多视角视频输入，自动生成具有动画所需骨骼、体积形状、外观和（可选的）表面的装配演员模型，并估计演员运动的全自动算法。

    Jul, 2016