ScholarGate
Asistent
Process / pipelineComputer vision

Маркерно снимање покрета

Маркерно снимање покрета закључује 3D положаје и углове зглобова покретног субјекта из видео секвенци коришћењем рачунарског вида и машинског учења. Пионирано приступима дубоког учења као што су OpenPose и MediaPipe, елиминише потребу за рефлектујућим маркерима или инерцијалним сензорима, чинећи снимање покрета доступним и практичним за апликације у реалном свету.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi slajdove

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Mapa metoda

Okruženje srodnih metoda — izaberite čvor da biste istraživali.

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Koja metoda?

Postavite ovu metodu pored njoj najbližih srodnika i čitajte ih uporedo — biblioteka polaže knjige na sto; izbor je na vama.

Uporedi uporedo

Citirana u

ScholarGateMarkerless Motion Capture (Markerless Motion Capture). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/biomechanics/markerless-motion-capture · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026