ScholarGate
Asistent
Process / pipelineComputer vision

Bez-značkové snímání pohybu

Bez-značkové snímání pohybu odvozuje 3D pozice a úhly kloubů pohybujícího se subjektu z video sekvencí pomocí počítačového vidění a strojového učení. Díky průkopnickým přístupům hlubokého učení, jako jsou OpenPose a MediaPipe, eliminuje potřebu reflexních značek nebo inerciálních senzorů, čímž se snímání pohybu stává dostupným a praktickým pro reálné aplikace.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyStáhnout prezentaci

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

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

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe

Odkazuje sem

ScholarGateMarkerless Motion Capture (Markerless Motion Capture). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/biomechanics/markerless-motion-capture · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026