Evezős mozgás detektálása és elemzése videókon
Az egyes sportágak automatikus elemzése egyre jobban terjed, hisz egy ilyen rendszer több segítséget nyújthat a sportolóknak a felkészülésnél, különösen a versenysportban. Az utóbbi évtizedekben rengeteg képi információ is keletkezett a különböző sportágak eseményeiről, edzéseiről, versenyeiről. Ezen hatalmas információforrás hasznosítása azonban – néhány labdajáték profi csapatait leszámítva – rendezett formában még nem kezdődött meg. Pedig a képi tartalmak elemzésének, a sportmozgások technikai fejlesztésében óriási szerepe lehetne bizonyos sportágak, mint például az evezés esetén.
Munkám célja egy olyan rendszer elkészítése, ami az ún. evezős ergométeren (azaz szárazföldi evezőgépen) edző atléták fontosabb testrészeit (fej, hát, csípő, térd, boka, könyök és kézfej) azonosítja, a mozgásról oldalirányból készült videó-felvételeket felhasználva. Cél továbbá ezen adatok könnyen érthető és használható vizualizációja, ill. a mozgással kapcsolatos számszerű paraméterek (pl. csapásszám, szegmensek aránya) kinyerése az edzői döntések támogatása érdekében.
A feladathoz az OpenCV programkönyvtárat használtam fel. Munkám három részből állt. Az első lépés az evezős és a háttér elválasztása volt, minél nagyobb pontossággal. Dolgozatomban bemutatom az OpenCV által nyújtott KNN és GMM alapú megoldásokat ill. összevetem ezeket egy speciálisan a problémára alkalmazott saját megoldással, kiértékelve a teljesítményt.
Második lépésben a testrészek pozíciójának meghatározása volt a feladat. Ismertetem az általam alkalmazott algoritmust, a pontosság kiértékelésére alkalmazott módszereket ill. a rendszer pontosságát. Végül ismertetem a vizualizációra és hasznos paraméterek származtatására adott megoldást, kitérve a lehetséges alkalmazásokra is.
szerző
-
Tamás Bence
Mérnök informatikus szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Szűcs Gábor
egyetemi docens, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
