捕捉时间，预测人类运动

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2022 May. 20

Entiment项目提出了一种全新的动作分析技术，能够预测人类的动作，并将其应用于保健、表演艺术、体育、视频游戏和电影等各种领域。

任何看过好莱坞最宏大的动作和动画电影或最著名的体育电子游戏的“幕后”的人，都可能注意到演员和运动员穿着紧身衣，上面有小灯。这种服装被称为动作捕捉服，旨在通过摄像头和传感器帮助记录穿戴者的身体动作，以便电脑对其进行处理，并在屏幕上再现。

在70年代由瑞典心理学家Gunnar Johansson首创的动作捕捉技术已经取得了长足的进步。然而，它仍然面临着高度复杂运动的局限性，可能还涉及到与其他运动部件的交互作用。

在人类中,预测别人如何将基于一个常数反馈回路在不同时间尺度的信息,这使我们能够准确地估计的运动特征,例如,一个人过马路,一个演员的运动在剧院或体操运动员在地板上跳舞。如果我们也能让科技以类似的方式预测运动呢?

这就是entiment项目的切入点。由欧盟FET积极/EIC开拓者计划资助，并由Università degli Studi di Genova领导，它拥有一个神经科学、生物力学、生理学和计算方面的专家联盟。与传统的运动捕捉技术不同的是，它是在一个独特的时间尺度(毫秒数据)上工作的，entiment技术以多层的方式在多个时间尺度上工作，模拟人类大脑如何在不同的时间尺度上并行处理运动(例如，一个人的眼睛的运动比一个人的呼吸快)。

这意味着运动捕捉和运动分析系统将被赋予全新的功能，实现新一代时间感知的多感官运动感知和预测系统。它可以让这项技术在个人和社会层面上衡量一些品质，比如表现力，即一个动作是否具有攻击性、流畅性或移情性。

这些新系统将适用于所有已经应用了动作捕捉的领域(电影、动画、视频游戏等)，但也适用于其他新领域。例如，它可以作为一种有希望的支持，以加强运动员的训练实践，并在集体运动中分析和预测个别运动员的动作及其相互作用。

它还可以通过在多个时间尺度上阅读肢体语言来捕捉人的意图，从而改善语言能力低下或没有语言能力的严重残疾人的日常生活。康复团队可以提供一个“家庭护理单位”，通过entiment技术提供的监测，帮助这些患者的家庭更自主地生活。通过这种方式，家庭护理人员可以根据这项技术读取患者的情绪状态，了解患者的特定需求。

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