{"id":11388,"date":"2020-06-17T10:31:02","date_gmt":"2020-06-17T10:31:02","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/neuer-videobasierter-ansatz-zur-3d-bewegungserfassung-macht-virtuelle-avatare-realistischer-denn-je\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:45","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:45","slug":"neuer-videobasierter-ansatz-zur-3d-bewegungserfassung-macht-virtuelle-avatare-realistischer-denn-je","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/neuer-videobasierter-ansatz-zur-3d-bewegungserfassung-macht-virtuelle-avatare-realistischer-denn-je\/","title":{"rendered":"Neuer videobasierter Ansatz zur 3D-Bewegungserfassung macht virtuelle Avatare realistischer denn je"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mit Video Inference for Body Pose and Shape Estimation (VIBE) haben Wissenschaftler am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme ein neuronales Netzwerk entwickelt, das die videobasierte 3D-Bewegungserfassung genauer, schneller und kosteng\u00fcnstiger macht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>T\u00fcbingen. 17.06.2020 \u2013<\/strong>&#8211; Wissenschaftler am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme (MPI-IS) entwickelten VIBE, ein algorithmisches Modell, das eine bis jetzt in dieser Form noch nicht m\u00f6glich gewesene, detaillierte und genaue Erfassung menschlicher 3D-Bewegungen aus Videos erm\u00f6glicht. Sie beschreiben das Modell in dem vor kurzem ver\u00f6ffentlichten Artikel &#8222;VIBE: Video Inference for Body Pose and Shape Estimation&#8220;, der heute auf der diesj\u00e4hrigen Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) vorgestellt wird. Die CVPR ist eine der renommiertesten Konferenzen im Bereich Computer Vision und findet bis 18. Juni 2020 online statt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eFr\u00fchere Modelle leisteten gute Arbeit bei der Berechnung der menschlichen 3D-K\u00f6rperhaltung und -form aus einem einzigen Bild. Allerdings waren videobasierte Modelle aufgrund begrenzter Daten nicht in der Lage, menschliche Bewegungen realistisch nachzuahmen&#8220;, sagt Muhammed Kocabas, Doktorand in der Abteilung Perzeptive Systeme am MPI-IS und Co-Autor der Arbeit. \u201eMit VIBE haben wir diese Herausforderung erfolgreich gemeistert&#8220;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">VIBE ist ein lernbasiertes Modell, das sich auf AMASS, einen am MPI-IS entwickelten gro\u00df angelegten Motion-Capture-Datensatz, der f\u00fcr Animation, Visualisierung und die Generierung von Trainingsdaten f\u00fcr Deep Learning verwendet werden kann, st\u00fctzt. Die Wissenschaftler trainierten den VIBE-Algorithmus auf einer NVIDIA Grafikeinheit (GPU) nicht nur f\u00fcr die Berechnung menschlicher 3D-Bewegungen, sondern auch f\u00fcr die Unterscheidung zwischen realistischen und unrealistischen Bewegungen. AMASS wird hier als Quelle f\u00fcr echte menschliche Bewegungen verwendet. Aus einem einzelnen Video eines sich bewegenden Menschen extrahiert das Modell zun\u00e4chst mit Hilfe eines Convolutional Neural Network (CNN) Bildmerkmale. CNN sind neuronale Netze, die im Bereich des maschinellen Lernens h\u00e4ufig zur Erkennung und Klassifizierung von Bildern verwendet werden. Die Weiterverarbeitung dieser Merkmale erfolgt dann durch ein Recurrentes Neuronales Netzwerk (RNN) \u2013 einem Netzwerk, das in der Lage ist, zeitliche Sequenzen zu klassifizieren und somit auch die sequentielle Natur der menschlichen Bewegung erfassen kann. Das Ergebnis ist eine flie\u00dfende, realistische Darstellung der menschlichen K\u00f6rperhaltung, -form und -bewegung.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eWas VIBE auszeichnet, ist die F\u00e4higkeit, den gesamten Aktions- und Bewegungsradius einer Person im Detail zu erfassen. Dazu geh\u00f6rt auch die Art und Weise, wie sich Gliedma\u00dfen und Extremit\u00e4ten bewegen&#8220;, sagt Nikos Athanasiou, der ebenfalls Doktorand in der Abteilung Perzeptive Systeme und Co-Autor der Arbeit ist. \u201eAus einem einzigen Video kann VIBE sehr schnell und ohne zus\u00e4tzlichen Aufwand realistische menschliche Bewegungen generieren&#8220;, so Nikos Athanasiou.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" src=\"\/uploads\/ckeditor\/attachments\/275\/result_football_2.gif\"\/><br\/>\n<small class=\"text-muted\">Mit VIBE wird die 3D-Bewegungserfassung einfacher, schneller und viel kosteng\u00fcnstiger<\/small><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">VIBE k\u00f6nnte einen entscheidenden Einfluss auf die 3D-Animation haben. W\u00e4hrend hochwertige virtuelle Bewegungen schon seit langem zum festen Bestandteil von Animationsfilmen und Videospielen geh\u00f6ren, erfordert die Darstellung realistischer menschlicher Figuren und Posen im Allgemeinen einen hohen Grad an Feinarbeit: Um einige Sekunden Video zu bearbeiten, ben\u00f6tigen Grafiker und Techniker mehrere Stunden und einen aufw\u00e4ndigen Aufbau von Sensoren und Kameras. Mit VIBE wird die 3D-Bewegungserfassung einfacher, schneller und viel kosteng\u00fcnstiger.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eZu verstehen, wie Menschen sich verhalten, wie sie sich zum Beispiel in einer Szene bewegen, ist eine grundlegende Aufgabe im Bereich der Computer Vision&#8220;, sagt Michael J. Black, Direktor am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme in T\u00fcbingen und Leiter der Abteilung f\u00fcr Perzeptive Systeme. \u201eDas VIBE-Modell tr\u00e4gt dazu bei, dieses Verst\u00e4ndnis zu verbessern. Es ist f\u00fcr unterschiedlichste Anwendungsbereiche vielversprechend, von Augmented Reality \u00fcber autonomes Fahren bis hin zu Robotik und medizinischen Applikationen. Pr\u00e4zisere dreidimensionale Darstellungen menschlicher Bewegungsabl\u00e4ufe werden dazu beitragen, dass Computer zu vollwertigeren Partnern des Menschen werden.\u201c<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11737,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[245],"class_list":["post-11388","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Neuer videobasierter Ansatz zur 3D-Bewegungserfassung macht virtuelle Avatare realistischer denn je - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/neuer-videobasierter-ansatz-zur-3d-bewegungserfassung-macht-virtuelle-avatare-realistischer-denn-je\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Neuer videobasierter Ansatz zur 3D-Bewegungserfassung macht virtuelle Avatare realistischer denn je - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Mit Video Inference for Body Pose and Shape Estimation (VIBE) haben Wissenschaftler am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme ein neuronales Netzwerk entwickelt, das die videobasierte 3D-Bewegungserfassung genauer, schneller und kosteng\u00fcnstiger macht. 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