Trí tuệ nhân tạo [ Đăng ngày (31/05/2019) ]
Nhận dạng tư thế người với Camera Kinect và máy học véc-tơ hỗ trợ
Nhận dạng tư thế người là phân lớp một tư thế thu được từ camera vàomột trong các tư thế đã được định nghĩa trước đó ví dụ như: đứng, ngồi,nằm. Người mô tả tư thế sẽ đứng trước camera và hệ thống sẽ nhận dạng tư thế đó là tư thế gì.


Đã có rất nhiều nghiên cứu về đề tài nhận dạng tư thế người tuy nhiên hầu hết sử dụng các thông tin có được từ ảnh màu được chụp bởi camera thường. Trở ngại chính của các phương pháp giải quyết truyền thống là việc trích xuất đặc trưng từ hình ảnh thu được bởi camera thông thường còn nhiều khó khăn do nhiễu, góc chụp, ánh sáng, ảnh hưởng của môi trường. Trong khi đó, Microsoft đã phát triển thiết bị Kinect, thiết bị này ngoài khả năng thu được ảnh màu còn có thể cung cấp dữ liệu về độ sâu và theo dõi khung xương của người đứng trước camera. Hiện nay, có một số đề tài nhận dạng tư thế người dựa trên dữ liệu cung cấp từ camera Kinect như: TS. Lê Thị Lan thực hiện 7 thực nghiệm với 4 cách trích xuất dữ liệu từ khung xương được cung cấp bởi thiết bị Kinect, kết quả của đề tài cho thấy độ chính xác cao khi nhận dạng 4 tư thế đứng, ngồi, nằm và cúi người. Đề tài “Human gesturerecognition using Kinect camera” của Orasa Patsadu, Chakarida Nukoolkit và Bunthit Watanapa, đề tài này đưa ra sự so sánh giữa 4 phương pháp phân loại là mạng nơron lan truyền ngược, SVM, cây quyết định và Bayes thơ ngây hay “Gesture recognition from Indian classicaldance using Kinect” của Sripara Saha, ShreyaGhosh, Amit Konar, Atulya K. Nagar sử dụng tọa độ của 11 khớp xương ở phần thân trên để nhận dạng 5 cử chỉ khác nhau. Những đề tài trên đều đạt được độ chính xác cao khi sử dụng dữ liệu khung xương từ camera Kinect, tuy nhiên số lượng tư thế của các đề tài này khá ít (3-5 tư thế).

Nhằm nghiên cứu khả năng nhận dạng 20 tư thế khác nhau với dữ liệu thu được từ camera Kinect, nhóm tác giả Phạm Nguyên Khang và Huỳnh Nhật Minh (Khoa Công nghê ̣Thông tin & Truyền thông, Trường Đại học Cần Thơ) đã thực hiện nghiên cứu “Nhận dạng tư thế người với Camera Kinect và máy học véc-tơ hỗ trợ”

Dựa vào kết quả đạt được, một mô hình nhận dạng tư thế người có rất nhiều ứng dụng như: Hướng dẫn tập tập võ, yoga,... Các ứng dụng dạng này có thể chấm điểm, kiểm tra các động tác có tập đúng hay không; Nhận dạng tư thế nằm của bệnh nhân.Tuy nhiên, trong quá trình thu mẫu dữ liệu các bộ phận trên cơ thể bị che khuất dẫn đến khung xương không được chính xác (các điểm trên khung xương bị suy biến). Để giải quyết vấn đề này có thể sử dụng nhiều thiết bị Kinect đặt ở các vị trí khác nhau để thu mẫu được chính xác hơn từ đó giúp cho việc nhận dạng đạt được độ chính xác cao hơn. Đây là một phương án khả thi do thiết bị Kinect có chi phí thấp. Nghiên cứu cũng tạo tiền đề để phát triển từ nhận dạng tư thế sang nhận dạng cử chỉ. Trong tương lai, các nghiên cứu trên có thể sử dụng thiết bị Kinect v2 và có khả năng sẽ đạt được độ chính xác cao hơn so với nghiên cứu này.

TC Khoa học Trường Đại học Cần Thơ (ntdien)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn
Lên đầu trang

© Copyright 2013 Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - P.Cái Khế - Q.Ninh Kiều - TPCT
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.canthostnews.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
Lượt truy cập: