Например, Бобцов

Оптимизация систем отслеживания человека в виртуальной реальности на основе нейросетевого подхода

Аннотация:

Введение. Рассмотрена проблема определения оптимального количества и расположения точек отслеживания на теле человека для обеспечения необходимой точности реконструкции кинематических параметров движений человека в виртуальном пространстве. Выполнена оптимизация системы отслеживания человека в виртуальной реальности для снижения объема передаваемой информации, вычислительной нагрузки и стоимости систем захвата движений за счет снижения количества физических датчиков. Метод. Поставлена задача оптимизации количества и расположения точек отслеживания на теле человека, необходимых для реконструкции виртуальной модели тела из ограниченного набора входных точек, с использованием численной аппроксимации функции регрессии. Разработан алгоритм сбора большого количества данных с модели тела человека в виртуальной сцене и с костюма захвата движений в реальном мире. Основные результаты. Получено наименьшее количество точек отслеживания тела человека и их расположение с использованием предложенного алгоритма. Обучены и протестированы различные топологии нейронных сетей, позволяющие аппроксимировать регрессионную зависимость между ограниченным по размеру вектором точек отслеживания (от 3 до 13) и вектором 18 виртуальных точек, используемых для полной реконструкции модели тела человека. Необходимая точность реконструкции кинематических параметров движений человека обеспечено при 5 и 7 входных точках. Обсуждение. Предложенный подход позволил использовать 5 или 7 физических датчиков для построения модели тела человека и восстановления кинетических параметров его движений в виртуальной реальности. Подход может быть применен при решении задач инверсной кинематики с целью снижения количества физических датчиков, размещенных на поверхности исследуемого объекта, для упрощения процессов обработки и передачи информации. За счет объединения данных как с костюма захвата движений, так и с виртуального аватара значительно ускорен процесс сбора информации, расширен объем обучающей выборки и смоделированы различные паттерны движений тел пользователей.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО