東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表
東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表 2017-11-17 東京大学 篠田・牧野研究室の研究者らは、機械学習を用いて0.5秒後の運動をリアルタイム推定する体動予測システム「Computational Foresight」を提案した論文を発表しました。 Computational Foresight: Forecasting Human Body Motion in Real-time for Reducing Delays in Interactive System 本稿では、Kinectを用いて人間の動きを測定し、ニューラルネットワークを用いて、リアルタイムに0.5秒後の人間の動きを推定し出力するシステムを提案します。 提案システムは、人体の動きをリアルタイムに推定するため
『【噂】Kinect 2.0の詳細。$99で本体とは別売り。認識力と遅延が大幅改善』
Kinectの2.0の追加仕様がサイト「noshitsherlock.com」からネットに上にリークされている。 レポートされた新機能は以下の通り。 ・座った状態／立った状態の新モード ・1メートルの身長しかないプレイヤーでも追跡することが可能 ・プレイヤーの手の状態をうまく検出できる ・2人だけではなく、6人までの人数を追跡できる ・はるかに大きいプレイ空間を確保できる、改良されたカメラの視野 ・高解像度、高品質なRGBのストリーム ・深度のストリームがはるかに高い解像度であるため、ずっと小さいオブジェクトを認識し、個別のオブジェクトをずっとよく識別し、オブジェクトの縁の深度の屈曲をキャプチャすることができる。 ・アクティブ型の赤外線検知であり、低光量、あるいは無光の状態で追跡が可能 ・レイテンシは33ms改善された ・USB 3.0 ・15fpsから30fpsまでフレームレートが向上
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