El mariscal de campo de los Patriots, Tom Brady, a menudo ha acreditado su éxito al pasar innumerables horas estudiando los movimientos de su oponente en la película. Esta comprensión del movimiento es necesaria para todas las especies vivas, ya sea para determinar en qué ángulo lanzar una pelota o percibir el movimiento dedepredadores y presas. Pero los videos simples no pueden darnos una imagen completa.
Esto se debe a que los videos y fotos tradicionales para estudiar el movimiento son bidimensionales y no nos muestran la estructura tridimensional subyacente de la persona o sujeto de interés. Sin la geometría completa, no podemos inspeccionar lo pequeño y lo sutilmovimientos que nos ayudan a movernos más rápido o dar sentido a la precisión necesaria para perfeccionar nuestra forma atlética.
Recientemente, sin embargo, los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial CSAIL del MIT han encontrado una manera de manejar mejor esta comprensión del movimiento complejo.
El nuevo sistema utiliza un algoritmo que puede tomar videos en 2-D y convertirlos en "esculturas de movimiento" impresas en 3-D que muestran cómo un cuerpo humano se mueve a través del espacio. Además de ser una visualización estética intrigante de forma y tiempo,el equipo imagina que su sistema "MoSculp" podría permitir un estudio mucho más detallado del movimiento para atletas profesionales, bailarines o cualquier persona que quiera mejorar sus habilidades físicas.
"Imagina que tienes un video de Roger Federer sirviendo una pelota en un partido de tenis, y un video tuyo aprendiendo tenis", dice el estudiante de doctorado Xiuming Zhang, autor principal de un nuevo artículo sobre el sistema. "Entonces puedes generar movimientoesculturas de ambos escenarios para compararlos y estudiar de manera más exhaustiva dónde necesita mejorar "
Debido a que las esculturas de movimiento son tridimensionales, los usuarios pueden usar una interfaz de computadora para navegar por las estructuras y verlas desde diferentes puntos de vista, revelando información relacionada con el movimiento inaccesible desde el punto de vista original.
Zhang escribió el documento junto con los profesores del MIT William Freeman y Stefanie Mueller, el estudiante de doctorado Jiajun Wu, los investigadores de Google Qiurui He y Tali Dekel, así como el postdoc UC Berkeley y el ex doctorado de CSAIL Andrew Owens.
Cómo funciona
Artistas y científicos han luchado durante mucho tiempo para obtener una mejor visión del movimiento, limitado por su propia lente de cámara y lo que podría proporcionar.
El trabajo anterior ha utilizado principalmente las llamadas técnicas de fotografía "estroboscópicas", que se parecen mucho a las imágenes de un flip book cosidas juntas. Pero como estas fotos solo muestran instantáneas de movimiento, no podrás ver tantode la trayectoria del brazo de una persona cuando golpea una pelota de golf, por ejemplo.
Además, estas fotografías también requieren una laboriosa configuración previa al disparo, como el uso de un fondo limpio y cámaras de profundidad especializadas y equipos de iluminación. Todo lo que necesita MoSculp es una secuencia de video.
Dado un video de entrada, el sistema primero detecta automáticamente los puntos clave 2-D en el cuerpo del sujeto, como la cadera, la rodilla y el tobillo de una bailarina mientras está haciendo una secuencia de baile compleja. Luego, toma las mejores poses posiblesde esos puntos para convertirse en "esqueletos" en 3-D
Después de unir estos esqueletos, el sistema genera una escultura de movimiento que puede imprimirse en 3-D, que muestra el camino suave y continuo del movimiento trazado por el sujeto. Los usuarios pueden personalizar sus figuras para enfocarse en diferentes partes del cuerpo, asignar diferentesmateriales para distinguir entre partes e incluso personalizar la iluminación.
En estudios de usuarios, los investigadores encontraron que más del 75 por ciento de los sujetos consideraron que MoSculp proporcionaba una visualización más detallada para estudiar el movimiento que las técnicas de fotografía estándar.
"La danza y los movimientos atléticos altamente calificados a menudo parecen 'esculturas en movimiento' pero solo crean formas efímeras y efímeras", dice Courtney Brigham, líder de comunicaciones en Adobe. "Este trabajo muestra cómo hacer movimientos y convertirlos en esculturas realescon visualizaciones objetivas del movimiento, proporcionando una forma para que los atletas analicen sus movimientos para el entrenamiento, que no requieren más equipo que una cámara móvil y algo de tiempo de computación ".
El sistema funciona mejor para movimientos más grandes, como lanzar una pelota o dar un salto radical durante una secuencia de baile. También funciona para situaciones que pueden obstruir o complicar el movimiento, como personas que usan ropa suelta o llevan objetos.
Actualmente, el sistema solo usa escenarios de una sola persona, pero el equipo pronto espera expandirse a varias personas. Esto podría abrir el potencial para estudiar cosas como los trastornos sociales, las interacciones interpersonales y la dinámica del equipo.
El equipo presentará su documento sobre el sistema el próximo mes en la conferencia de Software y Tecnología de Interfaz de Usuario UIST en Berlín, Alemania.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts, CSAIL . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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