Investigadores de la Universidad de Bath (Reino Unido) han desarrollado una tecnología de captura de movimiento que permitirá a los dueños de perros digitalizar a sus queridas mascotas únicamente con una cámara y sin necesidad de un traje ajustable que el sufrido can tenga que estar dispuesto a llevar con naturalidad mientras le graban.
Los usos de esta tecnología son múltiples. Un veterinario, por ejemplo, puede usar los datos recogidos por el sistema para diagnosticar a distancia un problema que afecte a su motricidad, o monitorizar la recuperación del perro tras una intervención. Pero también tiene aplicaciones para el entretenimiento, permitiendo añadir movimientos fotorrealistas de animales a los efectos especiales de las películas, la animación digital y los videojuegos.
La tecnología de captura de movimientos se usa a día de hoy de forma generalizada. Al actor se le proporciona un traje de cuerpo entero en el que una serie de marcadores, en forma de puntos blancos, sirven de referencia para trasladar sus movimientos al entorno 3-D. En el caso de las caras, que no se pueden cubrir, los puntos se pueden marcar con maquillaje para registrar fielmente las expresiones. La actuación se graba con múltiples cámaras desde distintos ángulos, de modo a capturar la profundidad.
Estas técnicas también están siendo usadas por expertos en biomecánica para registrar los movimientos de los atletas de élite mientras entrenan, o para evaluar la rehabilitación de un paciente tras una lesión. Pero si se intenta utilizar con un animal, el proceso se vuelve complejo y costoso, requiriendo decenas de marcadores repartidos por su cuerpo que seguramente intentará quitarse en cuanto pueda.
Científicos computacionales de CAMERA, el centro de investigación del centro británico, han conseguido digitalizar el movimiento de 14 razas de perro, desde los larguiruchos lurcher -un perro con similitudes con el galgo- al rechoncho pug o carlino. Los 'voluntarios' para este trabajo fueron reclutados en un refugio local, el Bath Cats' and Dogs' Home (BCDH).
Colocándoles las prendas caninas con marcadores para la captura de movimiento, los perros fueron grabados mientras realizaban una serie de ejercicios y actividades junto con los cuidadores del refugio. Con los datos obtenidos, crearon un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir y replicar las poses de otros perros de la misma raza incluso cuando ya no están llevando el traje.
A partir de aquí, la tecnología permite obtener nueva información en 3D sobre la forma y el movimiento del resto de perros usando únicamente una cámara RGBD. Este tipo de equipo se diferencia del convencional en que no solo recoge la información de los colores en cada píxel (Rojo/Red, Verde/Green, Azul/Blue) sino que mide la distancia entre la cámara y cada uno de los píxels.
"Esta es la primera vez que las imágenes RGBD se usan para registrar el movimiento de los perros usando solo una cámara, lo cual es mucho más barato que haciéndolo con la tecnología actual que requiere múltiples cámaras", explicar la Dra. Sinéad Kearney.
La investigadora glosa las aplicaciones veterinarias y para los productos audiovisuales de la técnica, antes de dejar caer el verdadero atractivo mainstream: "¡Los dueños pueden usarlo para hacer una representación 3-D de sus mascotas en su ordenador, que es divertidísimo!".
El equipo ha empezado a probar el método en imágenes generadas por ordenador de otros animales cuadrúpedos, como caballos, gatos, leones e incluso primates como los gorilas. El objetivo es establecer una base de datos de movimientos de animales reales en 3-D y abrirlo a las necesidades de la investigación y el entretenimiento.
"Se están haciendo un montón de investigaciones sobre el análisis automático del movimiento humano sin marcadores", explica el profesor Darren Cosker, director de CAMERA, en referencia a las tecnologías de seguimiento y control mediante Machine Learning. Sin embargo, las posibilidades para el mundo animal, como puede ser para la conservación de especies y los ecosistemas, "frecuentemente se menosprecian".