Ubisoftの研究者は、ニューラルネットワークを用いて、光学式モーションキャプチャで取得したRawデータのエラーを自動で修正する手法を発表しました。
論文：Robust Solving of Optical Motion Capture Data by Denoising
著者：Daniel Holden
（左：未処理のデータ。中央：本提案手法で処理した出力結果。右：手動で処理した結果。）
光学式モーションキャプチャとは、反射マーカと光学式カメラを用いて動作を計測するシステムです。得てして、処理できるデータのスループットが制限されているためエラーが生じます。本稿は、そんなエラーを手動ではなく、機械学習を用いて自動で修正する手法を提案します。
本提案手法は、モーションキャプチャデータの大規模なデータベースを用いて、隠れたマーカ、誤ラベルが付いたマーカ、マーカのノイズを含むマーカデータに現れるエラーをエミュレートするように設計された機能を用いてニューラルネットワークで訓練し、自動化パイプラインを構築します。
これらのことで、マーカデータの手動修正を排除し、自動化により、既存のシステムよりも高いデータスループットを達成します。