Mozgásforma elemzés virtuális vektorizációval
Mozgásforma elemzés virtuális vektorizációval
Barcza Bende BSc IV. évf.
e-mail: barczabende@gmail.com
Konzulens: Molnár Csenge Andrea, Műszaki Mechanikai Tanszék
e-mail: csenge.molnar@mm.bme.hu
3D -s pozíció becsülésre alkalmas algoritmusok nagy fejlődésen mentek keresztül az elmúlt időkben köszönhetően az okklúzióra vonatkozó kutatásoknak, és az emberi (képi) újrapozicionálásra vonatkozó tanulmányoknak köszönhetően. Pozíció becsülő algoritmusok képesek 3D modell alkotni egy emberi testet ábrázoló fotóról. Ennek a modellnek a reprezentációja egy úgynevezett virtuális csontváz. Ez annyit jelent, hogy minden ízülethez, ami szerepel a képen, hozzárendelünk három koordinátát. Ezeknek a koordinátáknak a térbeli összekapcsolásával már vizualizálható a virtuális csontváz.
Az alábbi kutatás tárgya, egy virtuális személyi edző alapjának elkészítése. Hardverként egy kamera alkalmazása a cél, és ennek a képe kerül feldolgozásra. Az egyes képkockák Google egyik nyílt forráskódú programozói könyvtárának, a MediaPipe segítségével kerül feldolgozásra. A modul tulajdonsága, hogy gépi látás segítségével képes meghatározni egy képen elhelyezkedő ember testrészeit. A könyvtár robusztussága a 3D rekonstrukciós képességében rejlik. Egy kamerával csak kétdimenziós adatok rögzítésére alkalmas, de a modul algoritmusainak köszönhetően 3 koordinátájú adat áll rendelkezésre. A testrészek azonosítását követően, a virtuális csontvázat leképezésre kerül 33 pontból, és minden ponthoz tartozik egy x, y és z koordináta, illetve egy láthatósági paraméter. Ez a láthatósági paraméter 0-tól 1-ig terjedő szám, amely jelzi, hogy az adott ízület mennyire látható (jelen van és nincs takarásban) a képen.
A rekonstruált mélységi adat pontossága megkérdőjelezhető. Ezért az első lépés, a generált pontok elemzése pontosság szempontjából. Ennek érdekében laboratóriumi mérések végzése szükséges. OptiTrack mozgáskövető rendszer alkalmazása lehetővé teszi az akár 0.5 mm-nél kisebb felbontás vizsgálatát. A mérés során egyszerre történik mintavételezés OptiTrack és MediaPipe rendszerrel is. A precíz összehasonlításhoz a két kinyert adatot szinkronizálása szükséges.
MediaPipe által kinyert adatok alkalmasak arra, hogy 3D vektor hálót készítsünk a képen szereplő személyről. A háló 33 vektorból áll. Minden egyes vektor kiindulási pontja a törzshöz rögzített koordináta-rendszer origója, ami a csípő közepénél helyezkedik el, végpontjait pedig a 33 ízület koordinátái képezik. A matematikai modell célja, hogy 3 dimenziós függvényt rendeljen minden egyes, a 3D-s koordinátarendszerben mozgó virtuális ízülethez. Osztályozva ezeket a függvényeket az egyes gyakorlatokra nézve elkülöníthetőek az egyes edzésgyakorlatokra vonatkozó függvény karakterisztikák. Az eredmények hozzájárulnak egy virtuális személyi edző fejlesztéséhez.
szerző
-
Barcza Bende
Mechatronikai mérnöki alapszak (BSc)
alapképzés (BA/BSc)
konzulens
-
Molnár Csenge Andrea
doktorandusz, Műszaki Mechanikai Tanszék
