s
users to interact with applications by simply rotating the
device. For example, turning the phone on its side will rotate
its interface from portrait to landscape. Modern smartphones
include additional micro-electro mechanical gyroscopes. This
combination of sensing hardware can also be found in motion
capture systems in the form of inertial measurement units
(IMU). This paper draws a parallel between smartphones
and IMUs to answer one question: Is motion capture and
activity tracking feasible using smartphone-driven body sensor
networks?
The motion capture software environment [1] has been
ported to the Android platform while targeting small handheld
devices in terms of interface dimensions and touchscreen
interaction. The proposed mobile application, previously introduced
in the context of medicine and healthcare [2], encloses
a 3D engine that is optimized to render kinematic models on
the smartphone’s screen. The phone acts as an IMU by fusing
the gyroscope, accelerometer and magnetometer data. The
processed motion is applied to the kinematic rig and rendered
on the smartphone screens to give the user an interpretable
visualisation of the data.
A typical motion capture suit uses a multiplexer as a data
hub between its constituent nodes. Our smartphone equivalent
substitutes the concept of a multiplexer for a cloud server.
Each device uploads its motion recording in real-time to a
web service for server-side synchronization and storage. The
merged result is directed back to every smartphone in the
network.
This paper presents two studies that demonstrate the framework’s
functionality. In the first study, three smartphones are
interconnected to form an upper body motion capture sleeve.
The devices are strapped to a motion performer’s arm, forearm
and hand to demonstrate, empirically, that smartphones can
record the articulated movement of a hand wave gesture. In the
second study, two smartphones are interconnected to measure
activity over extended periods of time. The aim of this study
is to amalgamate motion data, from two separate users, in
one centralized repository and compute differences between
sedentary and active behaviour.
II. BACKGROUND
The developments presented in this paper can be associated
with two research topics: motion capture and smartphone sensing.
This section provides a brief overview of those topics to
outline the motivation behind this work. Further discussions on
potential application areas (e.g. health and fitness, emergency
response, road condition monitoring, etc.) can be seen in the
penultimate subsection of the paper.
A. Motion Capture
Motion capture is a general term describing the reconstruction
of real-life movement in 3D space. Human motion is the
primary target for motion capture because of its anatomical
complexity and organic characteristics. Most recording studios
employ either optical or inertial technologies to capture
human motion for the purpose of character animation. Optical
technologies rely on digital cameras to triangulate positional
data while inertial technologies use IMUs to track world space
rotations. Inertial motion capture can be described as being
a multi-faceted sequence of procedures entailing: data acquisition,
sensor fusion, post-processing, kinematic deployment
and 3D visualisation. Aside from character animation, motion
capture is also popular throughout the fields
s
ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับโปรแกรม โดย เพียงแค่หมุน
อุปกรณ์ ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนโทรศัพท์ข้างจะหมุน
อินเตอร์เฟซของมันจากแนวตั้งเป็นแนวนอน . มาร์ทโฟนที่ทันสมัยรวมถึงเพิ่มเติมไมโคร
โรงจักรกล gyroscopes . การรวมกันของฮาร์ดแวร์นี้
- สามารถพบได้ในระบบจับการเคลื่อนไหว
ในรูปแบบของหน่วยการวัดแรงเฉื่อย
( imu )กระดาษวาดขนานระหว่างสมาร์ทโฟน และทั้งต้องตอบคำถาม
: การจับการเคลื่อนไหวและติดตามกิจกรรมเป็นไปได้โดยใช้มาร์ทโฟนขับเคลื่อนเครือข่ายเซ็นเซอร์
ร่างกาย ?
การจับการเคลื่อนไหวสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ [ 1 ] ได้รับการ ported เพื่อแพลตฟอร์ม Android
อุปกรณ์มือถือในขณะที่เป้าหมายเล็ก ๆในแง่ของขนาดและการอินเตอร์เฟซหน้าจอสัมผัส
เสนอโปรแกรมมือถือ ,แนะนำก่อนหน้านี้
ในบริบทของการแพทย์และสุขภาพ [ 2 ] , แนบ
3 มิติเครื่องมือที่เหมาะเพื่อให้แบบจำลองจลน์
หน้าจอของสมาร์ทโฟน โทรศัพท์ทำหน้าที่เป็น imu โดย
ไจโรสโคป fusing , accelerometer และข้อมูลโปรแกรม .
ประมวลผลการเคลื่อนไหวที่ใช้กับอุปกรณ์และแสดงผลเชิง
ในมาร์ทโฟนหน้าจอเพื่อให้ผู้ใช้มี interpretable
การแสดงของข้อมูล .
ชุดจับการเคลื่อนไหวโดยทั่วไปใช้มัลติเพล็กเซอร์เป็นข้อมูล
ฮับระหว่างองค์ประกอบโหนด มาร์ทโฟนของเราเทียบเท่า
ทดแทนแนวคิดของมัลติเพล็กเซอร์สำหรับเมฆเซิร์ฟเวอร์ .
อุปกรณ์แต่ละภาพการเคลื่อนไหวของบันทึกในเวลาจริงไปยังบริการเว็บสำหรับการประสานข้อมูลด้านเซิร์ฟเวอร์
และการเก็บรักษา
รวมผลโดยตรงกลับทุกมาร์ทโฟนใน
เครือข่ายบทความนี้นำเสนอสองการศึกษาที่แสดงให้เห็นถึง
กรอบการทํางาน ในการศึกษาครั้งแรกสามมาร์ทโฟนจะถูกเชื่อมโยงไปยังแบบฟอร์มด้านบน
ร่างกายเคลื่อนไหว จับแขน อุปกรณ์ที่แสดงการเคลื่อนไหวแขนและมือเพื่อแสดงให้เห็นถึงปลายแขน
,
) สังเกตุว่าสามารถบันทึกการเคลื่อนไหวของคลื่นก้องมือท่าทาง ใน
ศึกษา 2สองมาร์ทโฟนที่เชื่อมต่อระหว่างวัด
กิจกรรมขยายระยะเวลาของเวลา จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือการรวมกันของข้อมูล
เคลื่อนไหวจากสองผู้ใช้แยกต่างหาก และหนึ่งใน
จำกัด หรือคำนวณความแตกต่างระหว่างกลุ่มและพฤติกรรมการใช้งาน
.
2 พื้นหลัง
การพัฒนานำเสนอในกระดาษนี้สามารถที่เกี่ยวข้องกับหัวข้องานวิจัย :
2 จับภาพเคลื่อนไหวและสัมผัส
มาร์ทโฟน .ส่วนนี้จะให้ภาพรวมคร่าวๆของหัวข้อเหล่านั้น
ร่างแรงจูงใจที่อยู่เบื้องหลังงานนี้ การอภิปรายเพิ่มเติมในพื้นที่ที่มีศักยภาพ เช่น โปรแกรม
การตอบสนองฉุกเฉินสุขภาพและฟิตเนส , ตรวจสอบสภาพถนน ฯลฯ ) สามารถเห็นได้ในวรรคสุดท้ายของกระดาษ
.
A
เคลื่อนไหวจับภาพเคลื่อนไหวจับภาพเป็นคำทั่วไปที่อธิบายถึงการฟื้นฟู
การเคลื่อนไหวของชีวิตจริงในมิติอวกาศ การเคลื่อนไหวของมนุษย์เป็นเป้าหมายหลักสำหรับจับการเคลื่อนไหว
เพราะมีความซับซ้อนและลักษณะกายวิภาคของอินทรีย์ สตูดิโอบันทึกที่สุด
จ้างเทคโนโลยีให้แสงหรือเฉื่อยจับ
การเคลื่อนไหวของมนุษย์เพื่อเคลื่อนไหวตัวละคร เทคโนโลยีออปติคอล
พึ่งกล้องดิจิตอลเพื่อ triangulate ตำแหน่ง
ข้อมูล ในขณะที่เทคโนโลยีแบบใช้ทั้งเพื่อติดตามพื้นที่โลก
การหมุน จับภาพเคลื่อนไหว inertial สามารถอธิบายเป็นลำดับ
วันนี้ขั้นตอน Entailing : ซื้อข้อมูล
ใช้ผลิตเซ็นเซอร์ฟิวชั่น , , การเมือง 3D ภาพ . นอกเหนือจากการเคลื่อนไหวตัวละคร จับภาพเคลื่อนไหว
ยังเป็นที่นิยมทั่วเขต
การแปล กรุณารอสักครู่..