Algoritimu ya Mkao Unaosonga

Hifadhi ya GitHub ya Mradi

Uwasilishaji wetu wa mwisho kutoka Desemba 2020

Kuhusu Mradi

Kama mradi wetu wa mwisho kwa kozi ya Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine (CSCI470) msimu wa Vuli 2020 katika Colorado School of Mines, timu yetu, ikijumuisha Andrew Darling, Eric Hayes, na mimi (Mehmet), ilitekeleza algoritimu ya “Moving Pose”.

Lengo lilikuwa kuchukua seti ya mifupa iliyoandikwa na sensa ya kina na kutambua vitendo vya binadamu. Hatukutekeleza tu algoritmo kuu bali pia tulitengeneza kiolesura rahisi cha mtumiaji ili kuonyesha uwezo wake.

Algoritimu ya Mkao Unaosonga, ilipendekezwa asili na Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, na Cristian Sminchisescu, ni mbinu yenye nguvu ya kutambua na kuelewa vitendo vya binadamu haraka na kwa usahihi kutoka kwa data ya mifupa ya 3D.

Karatasi

Utekelezaji wetu unategemea karatasi Mkao Unaosonga: Kiashiria Chenye Ufanisi cha Kinematika 3D kwa Utambuzi na Ugunduzi wa Matendo kwa Latency Ndogo (PDF) na Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, na Cristian Sminchisescu.

Seti ya Data

Mfano wetu ulifundishwa na kujaribiwa kwenye Seti ya Data ya MSR DailyActivity 3D. Tulizingatia vitendo vifuatavyo kutoka kwenye seti ya data:

Onyesho la Kiolesura cha Mtumiaji

Tulijenga kiolesura rahisi cha mtumiaji ili kuona utendaji wa algoritmo kwa wakati halisi. Kwa maelezo zaidi kuhusu kiolesura na vifaa vilivyotumika, tafadhali tazama faili README.md katika saraka /movingpose/gui/ ya hifadhi ya mradi.