Während im Netz Konzepte auftauchen, die Pokémon GO mit der HoloLens-Brille kombinieren, und Microsoft alles daran setzt, mehr Nutzer für Windows 10 zu gewinnen, arbeitet die exzellente Forschungsabteilung in Redmond weiter an Technologien, die einige Regeln in Virtual Reality, Augmented Reality und Telepräsenz neu schreiben könnten. Diesmal begegnen wir dem Projekt Fusion4D, einem System zur Erfassung komplexer Bewegungen in High Definition, mit automatischer Rauschfilterung und in Echtzeit.
Die Erkennung von Gesten, die Bewegungsaufnahme, Hochgeschwindigkeitskameras mit extremer Auflösung und natürlich diejenigen mit der Fähigkeit, diese Werkzeuge voll auszuschöpfen, haben eine neue Ära in der Entwicklung von Filmen, Videospielen, Serien und Anwendungen eingeleitet. Ein solides Beispiel für diese Fortschritte liefert Hellblade, ein Titel, den wir im April letzten Jahres genauer angesehen haben, und dessen „Hinter den Kulissen“ uns mehrere technische Details zeigt, die wirklich beeindruckend sind. Das Beste daran ist, dass die Hardware bei diesem Abenteuer nicht allein kommt. Die Software wird immer flexibel, präzise und intelligent, was früher oder später hilft, Produktionen von höherer Qualität zu geringeren Kosten zu erreichen. Einige Technologien stecken noch im Labor fest, aber dank Abteilungen wie Microsoft Research können wir sehen, was als Nächstes kommt. Heute ist Fusion4D an der Reihe.
Fusion4D: Erfassung komplexer Bewegungen in Echtzeit
Die offizielle Beschreibung für Fusion4D lautet ungefähr „Hochleistungs-Erfassung anspruchsvoller Szenen in Echtzeit“, doch diese Einführung wird dem, was wir im Video sehen, nicht gerecht. Grundsätzlich handelt es sich um einen Algorithmus, der in der Lage ist, kohärente und dynamische Rekonstruktionen in hoher Qualität in Echtzeit durchzuführen. Das sind sehr komplexe Prozesse, insbesondere wenn man „nicht-starre Aufnahmen“ mit einem hohen Zufallsprofil betrachtet, wie zum Beispiel die Bewegung eines Rocks an einem Kleid.
In der Demo, die das Video zeigt, wurde das 3D-Modell aus acht Tiefenkameras erzeugt, auf denen RGB-Bilder, Tiefendaten und Segmentierung kombiniert werden, was den Texturierungsprozess unterstützt. Die Lernfähigkeit des Algorithmus führt zu einer beeindruckenden Rauschfilterung.
Die Tatsache, dass keine vorherigen Konfigurationsparameter festgelegt werden müssen, und die Möglichkeit (wenn auch noch entfernt), auf Elastan-Anzüge (also Lycra oder Spandex), Gesichtspunkte und helle Lichter zu verzichten, macht Fusion4D zu einer Technologie, die wir Schritt für Schritt beobachten müssen. Eine interessante Randnotiz: Mehrere der Forscher, die an dem Projekt arbeiteten, haben Microsoft verlassen, um ein Unternehmen namens PerceptiveIO zu gründen. Werden wir also eine kommerzielle Lösung sehen?
