人體動態捕抓,新媒體藝術需要你的參與

2021-03-02 最畢設

對交互，遊戲感興趣的應該知道

可實時捕抓人體動作的交互裝置

在很長的時間內

都是通過一個叫Kinect的設備完成。

但是隨著Kinect已經停產

新的技術的到來，

有一種更方便的方法

這就是機器學習。

Daniel Shiffman

01 

 用身體作為一種交互語言 

    

作品：Ghost Pole Propagator II

Skeletonization 的圖像處理技術可用於任何形狀生成簡筆畫。

該算法廣泛應用於一些光字母和數字識別中。然而，當它被應用到人的輪廓時，會產生一些特別的抽象效果。


這個項目的靈感來源於兒童簡筆畫，古代巖畫和法國攝影師Étienne-Jules Marey的運動研究。

這個裝置通過捕捉行人的形象，在屏幕上實時生成了他們的動態骨骼，行人可以看到屬於他們自己的動作圖形。

與此同時，他們還觀察了先前參與者的動態圖形，這些參與者的動作在幾分鐘或幾小時之前就被記錄下來了。

🔗http://www.flong.com/projects/gpp-ii/

延展①

萬千大眾都是我的鏡子

延展②

跟硬體結合的裝置

*ML5也能做動態識別（但P5第四期課程不涉及硬體教學）

   Danny Rozin

02

 與人體結合的藝術作品 

作品：Fast Style Transfer Example

從此不再依靠別人的app來實現風格轉移。結合p5發揮你的腦洞，比如說面向屏幕眼睛一眨，屏幕上的圖片瞬間變了風格？

甚至直接可以用你想要的風格錄一段視頻

   P5.js創始人的作品   

  作品：How we act together

Lauren Mccarthy，P5的創始人，MIT畢業，2014-2016 ITP 教授， 2017-現在， UCLA DMA項目教授。

How we act together是一個群體藝術，它聚焦在社交過程中的小的姿態與情緒。讓參與者不停的重複某一個情緒到達一個他們覺得非常疲憊的點，到一個他們不再對所表達的情緒感覺到自然的點，這個時候情緒就會有所改變。


整個互動過程是由一個電腦程式主導。參與者根據屏幕上給出的命令做出一些表情，只有當他們的表情被計算機視覺算法識別之後，他們才能跟在存儲記錄裡的更多的人互動。


03

舞臺新媒體藝術 

近期流行的新媒體藝術展覽中經常能看到的互動作品，

也少不了人體動態捕捉哦

作品：Hakanaï

在日語中，」Hakanai「的意思是」無常的，脆弱的，漸逝的，短暫的「。

這個非常古老的詞用於捕捉人性中難以捉摸的方面。它是通過組合象徵「人」和「夢想」的圖形字符來編寫的。

基於物理運動建模的實時動畫，在現場播放的原始樂譜上。演員表演後，將邀請觀眾探索舞臺裝置。

舞蹈編排在移動立方體的沉浸式環境中進行，以此探索夢想的短暫和生命的逸度。 

 視頻非常震撼 ⬇️建議點開觀看    

Adrien M & Claire B


但kinect停產後

如果要實現上述案例的效果

怎麼完成人體的動態捕抓呢？

答案是：ML5

ML5

最簡單友好的機器學習語言

PoseNet Kinect 替代品

P5 的神奇之處就是它有一個最新的腳本庫分支，叫 ML5，可以幫我們更方便的實現想要的效果。P5 第四期課程，新增教學內容，國內首發。

ml5.js 是一個新的 JavaScript 庫,旨在使廣大的藝術家，創意編碼員和學生能夠使機器學習變得平易近人。

國內平臺首發

ML5 機器學習做藝術創作

從此不再用 Kinect

ML5 用基於 Tensor Flow 的人體動態捕捉功能簡直讓識別人體的骨骼變得再簡單不過了。

曾經看起來高大上（但實際很難用同時也停產了的 Kinect）可以被簡單的電腦攝像頭給替代了！

編輯：蔡雨利、夢婷

審核：葉欣

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