Сравнительный анализ методов расчета центра тяжести в задаче анализа движения человека

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматриваются различные методы вычисления центра тяжести (ЦТ) человека, проходящего в сагиттальной проекции перед камерой, а также проводится их сравнение. Результаты исследования могут иметь важное практическое значение для различных областей применения анализа движения человека. Они могут быть использованы в спортивных тренировках для оптимизации техники движения, в медицинской реабилитации для оценки состояния пациента, а также в индустрии развлечений для создания реалистичной компьютерной анимации. Приведены основные методы локализации ЦТ тела человека, которые можно получить из анализа изображений. Также представлен сравнительный анализ методов в определении ЦТ человека.

Об авторах

Михаил Юрьевич Катаев

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Автор, ответственный за переписку.
Email: kmy@asu.tusur.ru

профессор, доктор технических наук

Россия, Томск

Андрей Борисович Кураков

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Email: sniperaft@gmail.com

ассистент каф. АСУ

Россия, Томск

Список литературы

  1. Нопин С.В., Копанев А.Н., Абуталимова С.М. Современные системы тестирования и анализа движений человека // Современные вопросы биомедицины. 2020. №4. С.61-71.
  2. Биомеханические характеристика при изучении движений человека. [Электронный ресурс]. URL: https://fkis.ru/page/1/113.html (дата обращения: 10.05.2023).
  3. Захаров Р.К. Методы повышения качества изображений в задачах распознавания // Современные научные исследования и инновации. 2012. № 8 [Электронный ресурс]: электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации». URL: http://web.snauka.ru/issues/2012/08/16488 (дата обращения 5.05.2023).
  4. Ледяев В. П. Обнаружение движущихся объектов с помощью компьютерного зрения и библиотеки OpenCV. // Экономика и социум. 2017. №12. С. 1943-1947.
  5. How to Use Background Subtraction Methods [Электронный ресурс]. URL: https://docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html (дата обращения 06.05.2023).
  6. Кураков А.Б., Хаюмов Б.Р., Волокитин Г.А., Катаев М.Ю. Исследование влияния морфологических преобразования бинарного изображения фигуры человека в задаче контроля параметров походки человека // Материалы докладов международной научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления». 2020. Ч.2. С. 31.
  7. Размыкание. [Электронный ресурс]. URL: http://altamisoft.ru/products/altami_studio/user_manual_A S_3_1_0/filters/morphological_operations/opening/ (дата обращения 10.05.2023).
  8. Замыкание. [Электронный ресурс]. URL: http://altamisoft.ru/products/altami_studio/user_manual_A S_3_1_0/filters/morphological_operations/closing/ (дата обращения 10.05.2023).
  9. Кураков А.Б., Соловьева И.В., Волокитин Г.А. Программа обработки изображений для целей определения параметров походки человека // Материалы докладов всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2020». 2020. Ч.2. С. 38-40.
  10. Определение координат центра тяжести плоских фигур. Положения центра тяжести некоторых фигур. Как найти центр тяжести неправильной формы. [Электронный ресурс]. URL: https://gm2irk.ru/media/opredeleniekoordinat-centra-tyazhesti-ploskih-figur/ (дата обращения 10.05.2023).
  11. Определение положения центров тяжести звеньев тела человека. [Электронный ресурс]. URL: https://allasamsonova.ru/kolledzhbodibildinga/opredelenie-polozhenija-centrov-tjazhestizvenev-tela-cheloveka/ (дата обращения 10.05.2023).
  12. Очков В.Ф., Кольхепп Ф. Физика и информатика: центр тяжести черного ящика. // Информатика в школе. 2017. №7. С.65-70.
  13. Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.tensorflow.org/2021/05/next-generation-pose-detection-withmovenet-and-tensorflowjs.html (дата обращения 10.05.2023).
  14. Human pose estimation with MoveNet. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/code/ibrahim- serouis99/human-pose-estimation-with-movenet (дата обращения 10.05.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».