(Foto via University of Bath / CAMERA) Gör Fido redo för sin närbild: Forskare från University of Bath har utvecklat teknik som gör det möjligt för alla att digitalisera sin hund utan en motion capture-kostym eller dyr utrustning.
Ett team på Baths CAMERA (Center for the Analysis of Motion Entertainment Research and Applications) digitaliserade rörelsen för 14 hundraser med hjälp av en datormodell för att exakt förutsäga och replikera deras ställningar.
Denna modell, enligt universitetet, gör att 3D-digital information (som form och rörelse) kan filmas med något så enkelt som en enda RGBD-kamera, till exempel Intels RealSense-serie, som kostar allt från $ 80 till $ 360.
"Denna teknik gör det möjligt för oss att studera djurens rörelse, vilket är användbart för applikationer som att upptäcka halthet hos en hund och mäta dess återhämtning över tid", förklarade doktorandforskare Sinéad Kearney.
Det är också en välsignelse för filmskapare.
"För underhållningsindustrin kan vår forskning hjälpa till att producera mer autentisk rörelse av virtuella djur i filmer och videospel", fortsatte Kearney.
"Hundägare kan också använda den för att göra en 3D-presentation av sitt husdjur på sin dator, vilket är mycket roligt."
De flesta känner igen filminspelningar från filmer som Avatar, Katteroch Sagan om ringen, där skådespelare som bär prickade kroppsdräkter spåras av flera kameror från olika vinklar.
Liknande teknik används också för att övervaka idrottare i träning eller patienter i rehabilitering.
"Även om det finns mycket forskning om automatisk analys av mänsklig rörelse utan markörer, förbises djurriket ofta", säger Darren Cosker, chef för CAMERA, i ett uttalande.
"Vår forskning är ett steg mot att bygga exakta 3D-modeller av djurrörelser tillsammans med tekniker som gör att vi mycket enkelt kan mäta deras rörelse.
Detta har många spännande applikationer inom en rad olika områden - från veterinärvetenskap till videospel."
Kearney & Co.
presenterade sina resultat - "RGBD-Dog: Predicting Canine Pose from RGBD Sensors" - vid konferensen 2020 om datorvision och mönsterigenkänning i Seattle under helgen.
(Foto via University of Bath / CAMERA) Gör Fido redo för sin närbild: Forskare från University of Bath har utvecklat teknik som gör det möjligt för alla att digitalisera sin hund utan en motion capture-kostym eller dyr utrustning.
Ett team på Baths CAMERA (Center for the Analysis of Motion Entertainment Research and Applications) digitaliserade rörelsen för 14 hundraser med hjälp av en datormodell för att exakt förutsäga och replikera deras ställningar.
Denna modell, enligt universitetet, gör att 3D-digital information (som form och rörelse) kan filmas med något så enkelt som en enda RGBD-kamera, till exempel Intels RealSense-serie, som kostar allt från $ 80 till $ 360.
"Denna teknik gör det möjligt för oss att studera djurens rörelse, vilket är användbart för applikationer som att upptäcka halthet hos en hund och mäta dess återhämtning över tid", förklarade doktorandforskare Sinéad Kearney.
Det är också en välsignelse för filmskapare.
"För underhållningsindustrin kan vår forskning hjälpa till att producera mer autentisk rörelse av virtuella djur i filmer och videospel", fortsatte Kearney.
"Hundägare kan också använda den för att göra en 3D-presentation av sitt husdjur på sin dator, vilket är mycket roligt."
De flesta känner igen filminspelningar från filmer som Avatar, Katteroch Sagan om ringen, där skådespelare som bär prickade kroppsdräkter spåras av flera kameror från olika vinklar.
Liknande teknik används också för att övervaka idrottare i träning eller patienter i rehabilitering.
"Även om det finns mycket forskning om automatisk analys av mänsklig rörelse utan markörer, förbises djurriket ofta", säger Darren Cosker, chef för CAMERA, i ett uttalande.
"Vår forskning är ett steg mot att bygga exakta 3D-modeller av djurrörelser tillsammans med tekniker som gör att vi mycket enkelt kan mäta deras rörelse.
Detta har många spännande applikationer inom en rad olika områden - från veterinärvetenskap till videospel."
Kearney & Co.
presenterade sina resultat - "RGBD-Dog: Predicting Canine Pose from RGBD Sensors" - vid konferensen 2020 om datorvision och mönsterigenkänning i Seattle under helgen.
