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東京工業(yè)大學(xué)開發(fā)AI預(yù)測系統(tǒng) 可預(yù)測0.5秒后的動作

電子工程師 ? 來源:fqj ? 2019-05-06 10:17 ? 次閱讀

預(yù)測這件事情的重要性不言而喻。畢竟如果你比別人提前知道信息就能夠搶占先機。

先不說搶占先機這件事情,如果你能夠預(yù)測的對方接下來的動作,至少下面這種情況不會發(fā)生。

現(xiàn)在,通過人工智能或許能夠改善一些。

近日,東京工業(yè)大學(xué)研究小組發(fā)布了一套格斗訓(xùn)練系統(tǒng)“FuturePose”,通過深度學(xué)習(xí)能預(yù)測 0.5 秒后對手的動作。

在這項研究中,研究人員開發(fā)了一套系統(tǒng),通過從一個 RGB 相機捕獲的圖像中,從 30 fps(1幀= 1/30秒)圖像中預(yù)測15幀后,即0.5秒后的動作,然后進行戰(zhàn)斗訓(xùn)練。對戰(zhàn)對手不同裝束,而受訓(xùn)者可以戴 VR 頭盔來同時觀察對手的當(dāng)前姿勢和預(yù)測的0.5秒后的姿勢。

東京工業(yè)大學(xué)開發(fā)AI預(yù)測系統(tǒng) 可預(yù)測0.5秒后的動作

首先,通過殘差網(wǎng)絡(luò)(學(xué)習(xí)輸出減去輸入殘差的機器學(xué)習(xí))來分析RGB圖像,以估計對手的2D位置。該位置輸入到 LSTM(可以學(xué)習(xí)長時序列數(shù)據(jù)的模型)以學(xué)習(xí)時序特征,并且預(yù)測未來的2D位置。

之后用網(wǎng)格光流(為向量來視覺化表示物體移動。通過將物體網(wǎng)格化減少計算量),將我們使用晶格光流(它表示物體的運動作為視覺表示中的矢量。物體的復(fù)雜性通過晶格簡化以減少計算量),將位置信息轉(zhuǎn)換成了人便于看的“運動”表示。

視頻中,研究者分別進行了走路、跳躍以及拳擊等動作進行了測試?

從上面可以看出,通過這種方式預(yù)測的姿勢由紅色骨架模型表示,同時人體運動的預(yù)測可以實時可視化。雖然0.5秒看起來很短,但實際上在早期的一些格斗游戲中,同樣 30 fps中因為一幀而導(dǎo)致勝負(fù)的情況也有,所以15幀可以說是一個很大的優(yōu)勢。

之后在實驗中,讓佩戴了HTC Vive的用戶在沒有預(yù)測和有預(yù)測兩種情況下進行測試。結(jié)果是,沒有預(yù)測平均反應(yīng)時間是0.62秒,而有預(yù)測的響應(yīng)是大約0.41秒,這表明有預(yù)測的情況更容易避開攻擊。

此外,在實際實驗視頻中,確實反應(yīng)速度會增加,但在現(xiàn)實情況下,因為大腦處理視覺信息到身體反應(yīng)存在時滯,因此會造成還差一點點就能躲開但是沒躲開的感覺。雖然總能在超能力戰(zhàn)斗漫畫中看到“我能在幾秒內(nèi)看到未來”的敵人,但到底0.5秒還是太短了,可能還是得需要10多秒。

此外,該研究也適用于在線視頻,實驗證明它也可以預(yù)測足球守門員的動作和舞蹈的動作。于是我們就可以期待各種各樣的應(yīng)用,比如觀眾在0.5秒前預(yù)測守門員是向左還是向右撲,還有在跳交際舞的時候通過預(yù)判對方的動作,讓舞蹈更流暢。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:先發(fā)制人!東京工業(yè)大學(xué)開發(fā)AI預(yù)測系統(tǒng),可預(yù)測0.5秒后的動作

文章出處:【微信號:BigDataDigest,微信公眾號:大數(shù)據(jù)文摘】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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