Poser)」を発表しました。learningを用いた手法を提案します。本提案手法は、大規模MoCapデータセットから学習し、SMPLボディモデルを使用してIMUデータ(向きと加速度)を合成します。networks)を用いて、IMUデータを入力として受け取り、SMPLポーズパラメータを推定します。得られたポーズをUnityを介して視覚化します。このことで、レイテンシや誤差を最小限に抑えつつ、リアルタイムに3Dポーズを回復することを可能にします。Reserved.ページ上部へ戻る。