AI重建动物运动序列
Наблюдая за жирафом в дикой природе и отвлёкшись на пару секунд, можно упустить момент когда животное опускает голову и садится.那么，这是什么？ Ученые из Центра перспективных исследований коллективного поведения Констанцского университета нашли способ кодироват您可以在 вид животного 和 внешний вид животного 中找到 показать промежуточные движения、которые статистически вероятно имели место。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）在野外观看长颈鹿，如果分心几秒钟，你可能会错过动物低下头坐下的那一刻。但如果观察者恰好对此时此刻感兴趣呢？康斯坦茨大学集体行为高级研究中心的科学家们找到了一种对动物的姿势和外观进行编码的方法，以显示统计上可能发生的中间运动。
计算机视觉的主要挑战之一是图像极其复杂。长颈鹿可以摆出各种各样的姿势。在野外旅行时，错过部分动作序列通常不是问题，但对于研究集体行为来说，这些信息可能至关重要。这就是科学家们用他们开发的“神经木偶师”模型来救援的地方。
“计算机视觉的想法之一是通过编码尽可能少的参数来描述非常复杂的图像空间，”康斯坦茨大学计算机视觉教授 Bastian Goldlücke 解释说，仍然常用的一种表示形式是骨架。在 3 月初第 16 届亚洲计算机视觉会议论文集上发表的一篇新论文中，Bastian Goldlücke 和博士生 Urs Waldmann 和 Simon Giebenhain 提出了一种神经网络模型，可以表示运动序列并可视化动物的外观。仅基于几个关键点的任何观点
已发布特别是，该模型在生物学中具有应用：“在集体行为高级研究中心集群中，我们看到许多动物物种正在被跟踪，在这种情况下，预测姿势也是必要的，”Waldmann 说。
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