Forscher der Facebook Reality Labs wollen präzises Hand- und Fingertracking ohne aufwendiges Kamera-Setup ermöglichen. In einer wissenschaftlichen Publikation stellen sie einen Lösungsansatz vor, der sich maschinelles Lernen zunutze macht.
Den menschlichen Körper in Echtzeit mittels Marker zu erfassen, stellt kein technisches Problem mehr dar. Kommerzielle Motion-Capturing-Systeme werden seit vielen Jahren in der Film- und Spieleindustrie eingesetzt. Anders sieht es bei der Echtzeiterfassung von Händen und Fingern aus.
Eine Hand besitzt 26 Freiheitsgrade und eine unüberschaubare Zahl möglicher Posen. Um sie korrekt zu erfassen, bedarf es zahlreicher Marker. Das eigentliche Problem ist jedoch die maschinelle Verarbeitung dieser Punkte, da sie den Händen korrekt zugeordnet werden müssen
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