2.2. Movement RecognitionSeveral ty

2.2. Movement Recognition
Several types of motion capture systems are
presented in the literature and some of them were
instrument of interest in our work. The types of
motion capture that we were interested are:
Marker-based motion-capture, Color markers and
Bare-hand tracking.
Marker-based motion-capture: these
systems require obtrusive retro-reflective markers
and many camera setups [Park, and Yoon, 2006].
Our pretension is to make use of one single
camera to make less expensive for users, so we
discarded this option.
Color markers: the usage of color markers are
used in [Wang and Popović, 2009] and presented
good results. The work introduced a special glove
design consisted in large color patches accounts
for camera limitations to identify the movements.
Our approach has no intended to make use of
gloves because our proposition is to identify
movements of the body, not only color marked
regions.
Bare-hand tracking: edge detection and
silhouettes are the most common features used to
identify the pose of the hand [Wang and Popović,
2009]. Our approach is intended to make use of
this type of motion capture technique but we are
going to make use of skeletonization applied in
skin segmentation. The work [Stenger et al, 2006]
shows a Model-based hand tracking using a
hierarchical Bayesian filter. It presents a set of
contributions in this type of tracking like: a
hierarchical filtering algorithm, which combines
robust detection with temporal filtering and the
formulation of likelihood function that fuses shape
and color information, significantly improving the
robustness of the tracker.
However the work [Stenger et al, 2006]
exposes a good model, it is restricted only for
hand movements. Our objective is to identify not
only hand movement but either other parts of the
body like head and neck. That’s why were are
going to use a skin segmentation technique and it
is in development to present results in real-time,
implemented in GPU, making use of a filter and
thinning to handle body movements.
The next section presents our JECRIPE
game which has the pretension to stimulate
children with trisomy 21.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.2 การรับรู้การเคลื่อนไหวหลายประเภทของระบบจับการเคลื่อนไหวจะถูกนำเสนอในวรรณคดีและบางส่วนของพวกเขาเป็นเครื่องมือของความสนใจในการทำงานของเรา ประเภทของการจับภาพเคลื่อนไหวที่เราสนใจคือเครื่องหมายที่ใช้จับภาพเคลื่อนไหวเครื่องหมายสีและติดตามเปลือยมือ. เครื่องหมายที่ใช้จับภาพเคลื่อนไหวเหล่านี้ระบบต้องมีเครื่องหมาย Retro-reflective เสือกและการตั้งค่ากล้องหลาย[สวนสาธารณะและยุน ., 2006] ข้ออ้างของเราคือการทำให้การใช้งานเดียวกล้องจะทำให้ราคาไม่แพงสำหรับผู้ใช้เพื่อให้เราทิ้งตัวเลือกนี้. เครื่องหมายสี: การใช้เครื่องหมายสีจะถูกนำมาใช้ใน[วังและPopović, 2009] และนำเสนอผลลัพธ์ที่ดี งานเปิดตัวถุงมือพิเศษการออกแบบประกอบด้วยบัญชีแพทช์สีขนาดใหญ่สำหรับข้อจำกัด ของกล้องในการระบุการเคลื่อนไหว. วิธีการของเราไม่มีเจตนาที่จะทำให้การใช้งานของถุงมือเพราะโจทย์ของเราคือการระบุการเคลื่อนไหวของร่างกายที่ไม่เพียงแต่ทำเครื่องหมายสีภูมิภาค. Bare- มือการติดตาม: การตรวจสอบที่ทันสมัยและเงาที่มีคุณสมบัติส่วนใหญ่ที่ใช้ในการระบุท่าทางของมือที่[และPopovićวัง, 2009] วิธีการของเรามีจุดมุ่งหมายที่จะทำให้การใช้ชนิดของเทคนิคการจับภาพการเคลื่อนไหวนี้แต่เราจะทำให้การใช้งานของskeletonization นำไปใช้ในการแบ่งส่วนผิว การทำงาน [Stenger et al, 2006] แสดงให้เห็นถึงการติดตามมือรุ่นตามการใช้ตัวกรองคชกรรมลำดับชั้น นำเสนอชุดของผลงานในรูปแบบของการติดตามเช่นนี้กอัลกอริทึมการกรองลำดับชั้นซึ่งรวมการตรวจสอบที่แข็งแกร่งด้วยการกรองชั่วคราวและกำหนดฟังก์ชั่นความน่าจะเป็นที่ฟิวส์รูปร่างและข้อมูลสีอย่างมีนัยสำคัญปรับปรุง. ความทนทานของการติดตามอย่างไรก็ตามการทำงาน [ Stenger et al, 2006] exposes เป็นแบบอย่างที่ดีก็จะถูก จำกัด เฉพาะสำหรับการเคลื่อนไหวของมือ วัตถุประสงค์ของเราคือการระบุไม่เพียง แต่การเคลื่อนไหวของมือทั้งส่วนอื่น ๆ ของร่างกายเช่นศีรษะและลำคอ นั่นเป็นเหตุผลที่ถูกกำลังจะใช้เทคนิคการแบ่งส่วนผิวและมันอยู่ในการพัฒนาที่จะนำเสนอผลในเวลาจริง, การดำเนินการใน GPU ทำให้การใช้ตัวกรองและการทำให้ผอมบางที่จะจัดการกับการเคลื่อนไหวร่างกาย. ส่วนถัดไปนำเสนอ JECRIPE ของเราเกมที่มีข้ออ้างในการกระตุ้นเด็กที่มี trisomy 21

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.2 .
รับรู้การเคลื่อนไหวหลายประเภทของระบบจับภาพเคลื่อนไหว
นำเสนอในวรรณคดี และบางส่วนของพวกเขา
เครื่อง สนใจในงานของเรา ประเภทของ
จับการเคลื่อนไหวที่เราสนใจ :
เครื่องหมายตามจับการเคลื่อนไหว , เครื่องหมายสีและ

ติดตามมือเปล่า ตัวจับการเคลื่อนไหวโดยใช้ระบบเหล่านี้
ต้องเสือกย้อนยุคสะท้อนแสงเครื่องหมาย
และหลายการตั้งค่า [ กล้องปาร์คและยูน , 2006 ] .
การเรียกร้องของเราคือการใช้หนึ่งเดียว
กล้องเพื่อให้ราคาไม่แพงสำหรับผู้ใช้เพื่อให้เรายกเลิกตัวเลือกนี้
.
เครื่องหมายสี : การใช้เครื่องหมายสีใช้ในวังและ popovi
[ ]
ć ) และแสดงผลลัพธ์ที่ดี งานแนะนำการออกแบบถุงมือ
พิเศษประกอบด้วยสีแพทช์ขนาดใหญ่บัญชี
กล้องข้อจำกัดเพื่อระบุการเคลื่อนไหว .
วิธีการของเรามีวัตถุประสงค์เพื่อให้ใช้ถุงมือ เพราะข้อเสนอของเรา

เพื่อระบุการเคลื่อนไหวของร่างกายไม่เพียง แต่สีเครื่องหมาย

ติดตามภูมิภาค มือถือ : การตรวจหาขอบภาพและจะพบบ่อยที่สุด

ระบุคุณสมบัติใช้ท่าทางของมือ และ popovi ć
[ วัง , 2552 ] แนวทางของเราคือตั้งใจจะให้ใช้เทคนิคจับการเคลื่อนไหวชนิดนี้

แต่เราเป็นจะให้ใช้ skeletonization ประยุกต์
แบ่งผิว งาน [ สเตนเจอร์ et al , 2006 ]
แสดงรูปแบบตามมือติดตามโดยใช้
ลำดับชั้น Bayesian กรอง มันที่มีการจัดชุดของ
ผลงานในประเภทนี้ เช่น การติดตาม :

มีขั้นตอนวิธีการกรองซึ่งรวมกับการกรองและการตรวจสอบและการกำหนดฟังก์ชันความน่าจะเป็น

ฟิวส์ รูปร่างข้อมูลสี ปรับปรุง

แต่ความทนทานของติดตาม งาน [ สเตนเจอร์ et al , 2006 ]
แสดงแบบอย่างที่ดี มันถูก จำกัด เฉพาะ
การเคลื่อนไหวมือ วัตถุประสงค์ของเราคือการ ระบุไม่เพียง แต่ให้มือเคลื่อนไหว

ส่วนอื่นๆ ของร่างกาย เช่น ศีรษะและคอ นั่นเป็นเหตุผลที่เราจะต้องใช้ผิว

เทคนิคและการแบ่งส่วนในการพัฒนาเพื่อนำเสนอผลในเวลาจริง
ใช้ GPU , การใช้ตัวกรองการรับมือการเคลื่อนไหวของร่างกายและ
.
ส่วนถัดไปของขวัญ jecripe
เกมซึ่งมีการเรียกร้องเพื่อกระตุ้น
เด็ก 21 ) .