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유저 웹캠으로 입력받는 사용자 신체 동작과 가장 유사한 포즈 이미지를 실시간 매칭하여 보여주는 Move Mirror에 대한 소개 및 설명글. 2018년에 구글 Creative Lab이 수행한 실험성 프로젝트였으나, TensorFlow.js를 이용하여 실시간성을 담보하는 포즈 매칭에 대한 중요한 내용들을 담고 있기에 번역하여 소개한다. Move Mirror를 크게 세 부분으로 나누어 설명. 인체 동작을 포함하는 Pose image dataset 포즈 이미지 데이터셋에 대한 Searching algorithm Pose matching 알고리즘 Move Mirror: An AI Experiment with Pose Estimation in the Browser using TensorFlow.js By Jane..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/dWhdpX/btrzo9ICGwH/yp7TOtIfL43hDmJujo1K01/img.png)
Overview ROMP를 비롯하여, 현재 공개되는 대부분의 Human Pose Estimation 인공지능 모델은 추정된 포즈 데이터 포맷으로 SMPL을 채택하고 있다. ROMP 출력 결과를 블렌더에 임포트하는 QuickMocap의 경우, 'poses' / 'betas' / 'cam' 데이터를 활용하는데, 이러한 데이터가 정확히 무엇을 의미하는지를 이해하는 것은 노이즈 필터 적용을 위한 초석이 된다. Objectives SMPL Human Model Introduction 포스트를 번역하여 아래 내용을 파악하고 이해한다. * 3D 오브젝트를 표현하는 방식 및 데이터 구성요소 * SMPL 휴먼 오브젝트 합성 파이프라인 상세 Takeaways / Further Questions [1] SMPL은 크게 3단..
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