ScholarGate
Assistent
Process / pipelineComputer vision

Captura de moviment sense marcadors

La captura de moviment sense marcadors inferix les posicions 3D i els angles articulars d'un subjecte en moviment a partir de seqüències de vídeo utilitzant visió per computador i aprenentatge automàtic. Pilotada per enfocaments d'aprenentatge profund com OpenPose i MediaPipe, elimina la necessitat de marcadors reflectants o sensors inercials, fent que la captura de moviment siga accessible i pràctica per a aplicacions del món real.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatBaixa les diapositives

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2017). Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). DOI: 10.1109/CVPR.2017.143
  2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Markerless Motion Capture. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/biomechanics/markerless-motion-capture

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat

Citat per

ScholarGateMarkerless Motion Capture (Markerless Motion Capture). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/biomechanics/markerless-motion-capture · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026