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07.07.2017
Webkamera erfasst Bewegungen als 3-D-Modell (Heinz Schmitz)

Immer mehr Anwendungen erfordern es, eine Person und ihre Bewegungen als digitales 3-D-Modell in Echtzeit zu erfassen. Forscher erfassen im Projekt VNect mit einer Webkamera die Bewegungen einer Person als 3-D-Modell.

Immer mehr Anwendungen erfordern es, eine Person und ihre Bewegungen als digitales 3-D-Modell in Echtzeit zu erfassen: Angefangen bei virtuellen Figuren in Computerspielen, über die Bewegungsanalyse im Sport bis hin zu Untersuchungen in der Medizin. Bisher war dies nur mit teuren Kamera-Systemen möglich. Informatiker des Max-Planck-Instituts für Informatik haben nun ein System entwickelt, das lediglich eine Web-Kamera voraussetzt. Es kann sogar die 3-D-Pose aus einem vorab aufgenommenen Video berechnen, das beispielsweise von der Online-Plattform YouTube stammt. Damit sind völlig neue Anwendungen möglich, unter anderem auch die Bewegungsanalyse per Smartphone.

„Mit unserem System können Sie sogar in den Alpen ein 3-D-Bewegungsmodell erstellen, sogar in Echtzeit und mit der Kamera ihres Smartphones“, sagt Dushyant Mehta, Doktorand am Max-Planck-Institut für Informatik (MPI) die Vorzüge des neuen Systems, das er mit seinen Kollegen aus der Gruppe „Graphics, Vision and Video“ entwickelt hat. Die Gruppe wird von Professor Christian Theobalt geleitet. „Bisher war das nur mit mehreren Kameras oder einer so genannten Tiefenkamera möglich, die beispielsweise auch in die Kinect von Microsoft eingebaut ist“, erklärt Srinath Sridhar, der ebenfalls am MPI forscht.

Den Fortschritt ermöglicht eine spezielle Art von neuronalem Netzwerk, das Forscher als „gefaltetes neuronales Netzwerk“ bezeichnen und das in Industrie und Wirtschaft unter dem Begriff „Deep Learning“ für Furore sorgt. Die Saarbrücker Forscher haben eine neue Methode entwickelt, um damit in kürzester Zeit aus den zweidimensionalen Informationen des Videostreams das dreidimensionale Abbild der Person zu berechnen. Wie das konkret aussieht, zeigt ein von den Wissenschaftlern erstelltes Kurzvideo auf ihrer Webseite. Ein Forscher jongliert mit Keulen in der Tiefe eines Raumes, im Vordergrund zeigt ein Monitor die dazugehörige Videoaufnahme. Die Gestalt des Forschers wird hier von einem feingliedrigen, roten Strichmännchen überlagert. Egal, wie schnell oder wie weit der Forscher ausholt, das Strich-Skelett macht die gleichen Bewegungen, genauso wie die aufgepumpte Version im virtuellen Raum, dargestellt auf einem weiteren Monitor links daneben.

Die Forscher haben ihr System „VNect“ getauft. Bevor es die 3-D-Pose der Person vorhersagt, bestimmt es erst deren Position im Bild. Dadurch verschwendet es keine Rechenkraft für Bildregionen, die nichts von der Person zeigen. Das neuronale Netzwerk wurde dazu mit über zehntausend annotierten Bildern während des Maschinellen Lernens trainiert. So kann es die aktuelle 3-D-Pose in Form der entsprechenden Gelenkwinkel spezifizieren, die sich leicht in virtuelle Figuren überführen lassen.

„Mit VNect können in Zukunft noch mehr Menschen Computerspiele per Körperbewegung steuern. Sie brauchen weder eine eine teure Tiefenkamera, mehrere Kameras, noch müssen sie spezielle Marker tragen. Ihre Web-Kamera genügt. Damit sind sogar völlig neue Erfahrungen in der Virtuellen Realität möglich“, erklärt Mehta. Darüber hinaus ist VNect auch das erste System, das lediglich ein Video benötigt, um daraus das 3-D-Bewegungsmodell einer Person zu erstellen.  „Das Spektrum der möglichen Anwendungen für VNect ist daher enorm groß“, erklärt Professor Christian Theobalt, der die Gruppe „Graphics, Vision and Video“ am MPI leitet. „Die Bandbreite reicht von Mensch-Maschine-Interaktion zu Mensch-Roboter-Interaktion bis hin zu Industrie 4.0, wo Mensch und Roboter Seite an Seite arbeiten. Oder denken Sie an Autonomes Fahren. In Zukunft könnte das Auto mit Hilfe der Kamera die Bewegungen von Personen erfassen, um so auf deren Verhalten zu schließen“, so Professor Theobalt.

Noch stößt VNect jedoch auch an Grenzen. Die Genauigkeit des neuen Systems ist etwas geringer als die Genauigkeit von Systemen, die auf mehreren Kameras oder Markern basieren. VNect gerät auch in Schwierigkeiten, wenn das Gesicht der Person verdeckt ist und wenn die Bewegungen zu schnell sind oder zu wenig den gelernten Vorbildern entsprechen. Mehrere Personen vor der Kamera bereiten VNect ebenfalls Probleme.

Dennoch ist sich MPI-Forscher Srinath Sridhar sicher, dass sich VNect weiterentwickeln wird und bald so komplexe Szenen verarbeiten kann, dass es ohne Problem im Alltag einsetzbar ist.    

Siehe auch:
http://gvv.mpi-inf.mpg.de/projects/VNect/
http://www.heinz-schmitz.org


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