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Un sistema que rastrea las poses humanas en 3D, el espía perfecto

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Hace poco os comenté que Google estaba lanzando un sistema de Inteligencia Artificial pensado en en l’êñar a bailar y sincronizar movimientos, hoy os hablaré de algo semejante that, combinado con otras tecnologías, puede determinar el cómouro será rastreo de movimient.

Actualmente, para detectar movimientos de forma inalámbrica, se usan senales WiFi, Lidar y opciones semejantes. Se emite una señal, will hope to that rebote, and calculando el tiempo that tarda en going there volver, saber the distancia a la que está. Si esta distancia se va a modificar en cada punto, se sabe que el objeto está moviendo y se puede calcular cómo lo está haciendo.

Estas técnicas se pueden usar para vigilancia, para rastrear el sueño o para monitorear a pacientes o atletas, así como para crear experiencias de juegos más realistas.

Ahora han sido investigadores de Florida State University, Trinity University y Rutgers University los que han presentado Winect, un nuevo sistema de detección inalambico que puede rastrear las poses de humanos en 3D mientras realizan una amplia gama de actividades físicas de forma libre.

Lo publicaron en arXiv y lo presentarán con más detalles en las Jornadas ACM sobre tecnologías interactivas.

Hasta ahora los sistemas se basaban en modelos que fueron entrenados previamente con actividades conocidas, so alguien se movía haciendo algo que no estaba registrado, el sistema no conseguía saber qué estaba haciendo. Lo que han presentado ahora permite rastrear free movimientos, no rastreados antes.

También usan señales de Wi-Fi para detectar actividades, y pueden aplicarlo aplicaciones de realidad virtual (VR), fitness con tecnología aumentada y el desarrollo de videojuegos.

Qué puede hacer Winect

Este nuevo sistema puede examinar los movimientos en entornos domésticos usando WiFi, tal y como comenté antes, y puede hacerlo usando dispositivos ya existentes, como computadoras, televisores inteligentes o altavoces. Estos dispositivosemiten la señal y se emplean técnicas de aprendizaje profundo para crear una versión digital de los movimientos de cuerpo completo en 3D de las personas que haya en el recinto.

Es posible rastrear el movimiento independiente de cabeza, columna, hombros, codos, muñecas, caderas, rodillas y tobillos.

Primero analiza el entorno, y luego analiza las señales reflejadas en el cuerpo humano de la persona.

Winect creó así una versión digital de las poses del cuerpo de un usuario humano en 3D, un esquema digital en 3D que imita los movimientos realizados por la persona.

Como este WiFi, también puede para detectar a través de paredes, no hay necesidad de visión directa, como los sistemas tipo Kinect, que usan una cámara.

En el futuro se podrían crear sistemas que además de rastrear las actividades humanas puedan predecir intenciones, algo extremadamente importante en el mundo de la vigilancia y la seguridad.

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