Новый подход к распознаванию движений человека

Ученый Самарского университета им. Королёва предложил новый подход к распознаванию действий человека, основанный на технологии захвата движения. Результаты опубликованы в The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences.

Распознавание действий позволяет машинам интерпретировать определенные движения и реагировать на них. Технология может использоваться во многих сферах человеческой деятельности, таких как медицина, общественная безопасность, игры и развлечения, объяснили в Самарском университете.

Данные о движении человека можно получать, в частности, с помощью захвата движения или motion capture. Эта технология работает следующим образом: на теле человека закрепляют датчики, которые фиксируют каждый шаг, поворот или наклон. Затем собранные данные обрабатываются с помощью специализированного программного обеспечения. Результаты обработки могут быть использованы как для создания цифровой анимации, так и для распознавания действий или изучения особенностей движения конкретного человека.

Одна из проблем существующих подходов к распознаванию действий состоит в том, что датчики выдают огромные массивы данных. Кроме того, у разных людей движения одного и того же действия могут заметно отличаться по скорости или амплитуде. Чтобы компьютер понял, что перед ним именно "ходьба", "бег" или "прыжок", нужны эффективные способы обработки этих данных.

"Данные о движении человека, полученные с использованием видеосъемки или системы захвата движения, являются избыточными. Поэтому мы пытаемся найти такое компактное представление этих данных, которое позволит машине безошибочно распознавать действия человека, то есть определять, в какой момент времени и какое действие человек совершает", — рассказал автор исследования, доцент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета Евгений Мясников.

Ученый предложил новый подход к распознаванию действий человека, основанный на преобразовании исходных данных захвата движения в последовательности точек — траектории в "сжатом" пространстве. Оно формируется из различных поз, принимаемых человеком. То есть любое действие можно представлять как траекторию и распознавать движение, сравнивая такие траектории. Исследователь использовал математические методы, которые позволяют корректно интерпретировать движения даже при разных темпах исполнения.

По словам автора, у разработанного подхода широкий потенциал применения. В медицине он может помочь диагностировать нарушения опорно-двигательного аппарата. В сфере обеспечения безопасности — распознавать подозрительные действия и предотвращать преступления. Кроме того, технология может стать частью системы "умный дом".

"В среднем наш подход чаще верно определяет, какое действие совершает человек, по сравнению с альтернативным подходом. При этом мы использовали известный набор данных, предоставленный в свободный доступ другими исследователями. Если же говорить о проекте в целом, то здесь нам еще только предстоит доказать преимущество разрабатываемого подхода на других данных и на более широком круге задач", — объяснил эксперт.

Специалист добавил, что следующий этап исследования предполагает решение задачи распознавания движения по данным видеосъемки.

"Кроме того, мы хотим создать собственный набор данных, который поможет исследователям разрабатывать и оценивать эффективность собственных подходов к распознаванию действий человека. Необходимое оборудование для этого у нас имеется", — заключил Евгений Мясников.

Проведенное исследование является частью проекта "Методы формирования признаковых описаний действий человека", поддержанного Российским научным фондом в рамках конкурса на проведение фундаментальных научных исследований малыми научными группами.

Источник: ria.ru