▲3D打印运动雕塑——跑步 图片版权：Jason Dorfman
对所有的生物来说，要弄清楚向哪个角度扔球，或感知捕食者和猎物的动向，都取决于对运动的理解。但是简单的视频实际上并不能给我们呈现出完整的画面。这是因为用于研究运动的传统视频和照片是二维的，无法向我们展示我们所感兴趣的人或物体的潜在三维结构。没有完整的几何形状，我们自然就无法观察那些能帮助我们更快移动的微小动作，也无法理解完善运动形式所需的精确程度。不过，据每日科学网9月19日报道，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室( CSAIL )的研究人员近日想出了一种能够让我们更好地理解复杂运动的方法。
这个新系统使用了可以拍摄二维视频并将其转化成三维打印的“运动雕塑”的算法，该算法可以展示人体如何在空间中运动。除了对形状和时间进行精美的视觉呈现之外，该团队还设想他们的“MoSculp”系统能够为职业运动员、舞者或任何想要提高身体技能的人提供更详细的运动研究。
“想象一下，你有一段罗杰·费德勒在网球比赛中发球的视频，还有一段你学习网球的视频，”有关这个系统的一篇研究论文的主要作者张秀明博士说。“然后你可以对两种场景建立动作雕塑来进行比较，以便可以更全面地研究你需要改进的地方。"
因为运动雕塑是三维的，所以用户可以使用计算机界面对结构进行全面的浏览，并从不同的角度看到它们，揭示出在平面视角下看不到的运动相关信息。
长期以来，艺术家和科学家一直在努力更好地去理解运动，但这受到了相机镜头和它所能提供的东西的限制。以前的工作通常会使用所谓的“频闪”摄影技术，因为这种技术只显示了运动的快照，比如说，当一个人打高尔夫球时，你就看不到他手臂的轨迹。此外，这些照片还需要繁杂的预设置，例如使用干净的背景和专业景深的相机和照明设备。而MoSculp只需要一个视频序列。提供给一个视频输入，系统首先会自动地检测被拍摄主体身上的二维关键点，比如芭蕾舞演员在表演时的髋关节、膝关节和踝关节，然后将这些关键点的姿势呈现为三维的骨架。
它在实践中的工作原理是这样的：将视频加载到系统后，MoSculp将检测到的关键点覆盖在输入帧上，并通过几个随机选择的帧确认它们。 （内置的校正工具可以让用户在必要时进行调整。）在校正“暂时不一致的检测”后，它会生成运动雕塑并将其加载到自定义界面中。
在把这些骨架缝合到一起之后，该系统就可以产生一个3D打印的运动雕塑，以展示被拍摄主体平缓且持续的运动轨迹。用户也可以对这些图形进行定制化，以着眼于不同的身体部位。
在对用户进行的研究中，研究人员发现超过75%的被拍摄主体都认为MoSculp在对运动进行研究方面提供关联了一个比传统摄影技术更为详细的可视化方法。
“舞蹈和需要高超技巧的体育运动通常被视为“移动的雕塑”，然而他们只产生了转瞬即逝的身形，”Adobe的传播主管Courtney Brigham说道，“这项工作展示了，在运动的可视化方面如何将运动拍摄下来并把它们转换成真正的雕塑，从而为运动员提供一种在训练时对自己的运动进行分析的方式。他们只需要一台摄像机和一些用于计算的时间就够了。”
这个系统更适合于大幅度的运动，比如投球或者在跳舞时进行的大步的跳跃。同时它也适用于复杂的运动，比如当人们穿宽松的衣服或携带物体时。
目前，该系统只能用于单人的场景，但该团队希望很快就可以扩展到多人的情形。这项工作为研究像社交失调，人际互动以及团体动力学等事物提供了新的可能性。
该团队会在于德国柏林召开的用户界面软件和技术（UIST）会议上展示他们对该系统进行研究的论文。
科界原创
编译：王雨城
审稿：西莫
责编：南熙
