Classificador locomotivo para dados de captura de movimentos altamente estilizados
Pesquisadores da UFSC desenvolveram um sistema computacional avançado capaz de classificar, em tempo real, dados de captura de movimento humano, mesmo quando os movimentos são executados de forma altamente estilizada como em dança, atuação ou performances criativas.
O sistema processa dados de posição e orientação das juntas do corpo, aplicando redes neurais para distinguir o tipo de locomoção (andar, correr, pular) e sua fase temporal (início, meio ou fim), sem depender de sensores adicionais, operando apenas com a captura de movimento padrão.
Elimina a dificuldade de classificar movimentos altamente variáveis, que desafiam métodos tradicionais de reconhecimento de padrões. Facilita o uso em animação de personagens digitais, games, análise esportiva e robótica, dispensando hardware dedicado.
É o primeiro classificador a lidar com altos graus de estilização, mantendo alta precisão na classificação de tipo e fase. Funciona com qualquer sistema de captura de movimentos já existente, sem alterar infraestruturas.
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