这个经过改换的手脚捕捉时刻可在元天地中已毕超低延长和高精度！

香港科技大学和香港理工大学的盘问东谈主员开拓了 SIDQL，这是一种使用 Deep Q-Learning 的新框架，通过灵验索取要津帧和重建通顺来改进通顺捕捉，显著减少数据量和传输延长，同期保捏高精度。这一朝上关于 元天地 至关进军，可确保设身处地的诬捏环境中怒放、传神的化身通顺。

这是一个新框架，旨在透澈改变手脚捕捉时刻，惩处元天地（一个与物理寰球无缝集成的闹热发展的诬捏界限）面对的要津挑战。这项鼎新缓助了化身通顺与东谈主类手脚的同步性，这是东谈主工智能、VR、AR 和东谈主机交互时刻促进的千里浸式环境的必要条目。

竖立元天地中的延长问题

元天地需要超低的通讯延长来保管怒放的用户体验，关联词，现时的手脚捕捉方法难以搪塞不停增多的数据量，从而导致延长和不太怒放的化身通顺。SIDQL 引入了高效的要津帧索取和通顺重建框架来惩处这个问题。

要津帧索取是一种鉴戒视频处理的时刻，触及聘用通要领列的代表性帧以减少数据传输要求。传统方法平素依赖于预界说的通顺类型和东谈主工聘用的要津帧，这关于元天地中的及时应用设施来说并不是最好聘用。 SIDQL 欺诈 Deep Q-Learning (DQL) 来自动化此经由，显著减少数据量，同期保捏高精度。

通顺捕捉数据的鼎新方法

与视频不同，手脚捕捉数据触及复杂的骨骼通顺，需要精准的逐帧分析。SIDQL 将此数据转变为球面坐标系，保捏恒定的骨骼长度并确颐养建经由中的当然通顺。通过对根点使用多项式插值，对其他点使用球形插值，SIDQL 可确保要津帧之间的平滑过渡，从而缓助诬捏东谈主物通顺的信得过感，这种鼎新方法惩处了元天地中必须同步大批通顺数据的挑战。快速传输以幸免彰着的延长。

严格的测试和令东谈主印象真切的戒指

该框架使用 CMU 图形实验室手脚捕捉数据库进行了严格测试，其中包括凡俗的东谈主体手脚。将 SIDQL 的性能与多样现存方法进行了比拟，戒指标明，在仅索取 5 个要津帧时，数据传输延长显著裁减，重建演叨率低于 0.09，令东谈主印象真切。

这是通过将要津帧索取问题步地化为旨在最小化重建差错的优化问题来已毕的。使用Deep Q-Learning (DQL) ，基于球面插值的Deep Q-Learning (SIDQL) 框架生成用于重建通要领列的适当要津帧。

弥合数字寰球和物理寰球之间的差距

SIDQL方法起首在球面坐标系中开拓一种新的通顺重建算法，转变位置和速率数据以保捏恒定的骨骼长度，然后同期使用球面插值重建中间图像。使用多项式插值方法重建根点的通顺。

为了最小化平均重建差错，SIDQL将要津帧索取问题步地化为优化问题，并使用基于平均差错的格外奖励函数进行教育。该框架不错使用羼杂类别通要领列进行教育，而无需标记要津帧，惩处了现时基于东谈主工智能的方法严重依赖标记数据的问题。

SIDQL 框架还磋议了骨长度恒定性

集成了东谈主体骨骼速率信息，这在现时的通顺重建方法中平素被淡薄。通过欺诈这些信息，SIDQL 缓助了重建通顺的质地。此外，该框架还包括触及 CMU 数据库的轮廓教育经由，可针对多样基准算法进行超参数诊治和深入评估。这保证了SIDQL不仅减少了数据量和传输延长，况且还保捏了较高的重建精度。

SIDQL 的开拓和测试突显了其在元天地中的后劲，为手脚捕捉时刻的异日朝上奠定了基础。跟着诬捏环境的不停发展，像 SIDQL 这么的框架关于弥合数字寰球和物理寰球之间的差距至关进军，为用户提供设身处地的无缝体验。这项盘问强调了鼎新通顺捕捉和重建方法的进军性，十分是在需要及时处理和低延长的应用设施中，举例 元天地。

东谈主工智能与千里浸式诬捏体验的会通

除了时刻配置外，SIDQL 还代表着先进东谈主工智能时刻与诬捏执行骨子应用麇集拢的进军一步。使用Deep Q-Learning (DQL) 来优化要津帧索取和通顺重建走漏了机器学习在惩处通顺捕捉中的复杂问题方面的后劲。这种方法不仅缓助了通顺数据传输的效果和准确性，还为更复杂和设身处地的诬捏体验铺平了谈路。

在手脚捕捉和诬捏执行的异日中发达要津作用

总体而言，SIDQL 的开拓标志起首脚捕捉时刻的首要朝上，惩处了元天地偏执他界限的要津挑战。它好像减少数据量、保捏高精度并确保当然通顺过渡，使其成为异日诬捏环境的当先惩处决策。跟着对千里浸式数字体验的需求不停增长，SIDQL 引入的鼎新可能会在手脚捕捉和诬捏执行的异日中发达中枢作用。

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