Capture de mouvement sans marqueurs
La capture de mouvement sans marqueurs infère les positions 3D et les angles articulaires d'un sujet en mouvement à partir de séquences vidéo à l'aide de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique. Pionnière par des approches d'apprentissage profond telles qu'OpenPose et MediaPipe, elle élimine le besoin de marqueurs réfléchissants ou de capteurs inertiels, rendant la capture de mouvement accessible et pratique pour les applications du monde réel.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Carte des méthodes
Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.
Sources
- 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 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Markerless Motion Capture. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/biomechanics/markerless-motion-capture
Quelle méthode ?
Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.
- Analyse de la marche par DTWBiomécanique↔ comparer
- Cinématique directeBiomécanique↔ comparer
- Dynamique InverseBiomécanique↔ comparer
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →