PoseNet mit Webcam

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PoseNet ist ein Machine Learning Model, das die Schätzung der menschlichen Körperhaltung in Echtzeit ermöglicht.

PoseNet kann verwendet werden, um entweder eine einzelne Pose oder mehrere Posen zu schätzen, was bedeutet, dass es eine Version des Algorithmus gibt, die nur eine Person in einem Bild / Video erkennen kann, und eine Version, die mehrere Personen in einem Bild / Video erkennen kann.

In unserem Studio würden wir gerne Motion Capture Aufzeichnungen erstellen. Unter Motion Capture, wörtlich Bewegungs-Erfassung, versteht man ein Tracking-Verfahren zur Erfassung und Aufzeichnung von Bewegungen, so dass Computer diese wiedergeben, analysieren, weiterverarbeiten und zur Steuerung von Anwendungen nutzen können.

Ein Beispiel für eine solche Anwendung ist die Übertragung menschlicher Bewegungen auf im Computer generierte 3D-Modelle. Wir haben vor wenigen Monaten hier im Blog eine Video-Anleitung erstellt, die Ihnen zeigt, wie Sie eine Motion Capture auf einen 3D Character in Blender verwenden.

Unsere Video-Anleitung finden Sie hier.
https://blog.r23.de/blender-tutorial-makehuman-in-blender-importieren/

Vor diesem Hintergrund freuen wir uns über über die Veröffentlichung einer TensorFlow.js-Version von PoseNet. Damit ist eine Echtzeit-Schätzung der menschlichen Pose im Browser ermöglicht. Probieren Sie hier eine Live-Demo aus.

Dieses Beispiel wurde mit p5.js erstellt.

Code

 

Ok, und warum ist das jetzt so aufregend? Posenschätzung hat viele Einsatzmöglichkeiten, von interaktiven Installationen, die auf den Körper reagieren, über Augmented Reality, Animation und mehr.

Während die Pose-Erkennungssysteme in der Regel spezielle Hardware und/oder Kameras sowie eine umfangreiche Systemeinrichtung erfordern, kann mit PoseNet auf TensorFlow.js jeder diese Technologie direkt aus einem Webbrowser heraus erleben.

Da PoseNet unter Open Source zur Verfügung steht, können Javascript-Entwickler diese Technologie mit nur wenigen Zeilen Code basteln und nutzen. Darüber hinaus kann dies sogar dazu beitragen, die Privatsphäre der Benutzer zu schützen. Da PoseNet auf TensorFlow.js im Browser läuft, verlassen keine Posing-Daten den Computer eines Benutzers.

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