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实验时,系统预测的3D影像和现实影像同时显示在实验者所佩戴的VR设备中。结果显示,使用FuturePose的成员做出回避动作的平均反应时间在0.42秒,而未使用的成员需0.62秒的反应时间。
FuturePose的技术原理大致分为以下三个要素:
1.首先,基于残差网络(增加深度且能提高性能的网络)来分析RGB相机中所捕获的图像,以推测对象2D关节的位置。
2.其次,将该位置输入至长短期记忆网络(处理和预测时序数据的模型)用以学习时序特征,从而预测未来的2D位置。
3.为了得到更精准的结果以及降低计算成本,研究团队采用了晶格光流法(将向量网格化用以描述物体移动的方法)。最后将2D位置可视化,构建成3D骨架模型。
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