Human motions are colorful, differe

Human motions are colorful, different motions often
represent different meanings. In many application cases, such
as behavior monitoring and motion analysis, human motions
hope to be presented comprehensively, but it is difficult in 2D
space. However, if we can recognize human postures in realtime
and display recognition results in 3D space, we can restore
human postures more accurately and vividly which is
convenient for people to observe and learn human motions. For
this objective, it is necessary to find a method to recognize
human postures in 3D space. In this particular paper, a novel
method is proposed for recognizing 3D human postures by
using Kinect sensor.
Many researchers have proposed different methods for
human postures recognition and reconstruction. Posture
probability density [1] has been used to reconstruct human
postures. This approach is very important at the early stage of
the posture modeling. However, it’s impractical utilizing
motion capture data for the daily-life posture modeling for the
entire human. Multi-camera system [2] has been used to
recognize 3D human postures. This method requires at least
three CCD cameras to work at the same time and needs a realtime
background subtraction method to extract human
silhouettes from color images accurately. Increasing the
number of camera is necessary to improve the accuracy of 3D
reconstruction which would aggravate the amount of
computation and increase the cost. The method [3], called
modeling of human postures using stereo camera, obtains
various human postures automatically by using a stereo camera
system. This method has proposed a technique for acquiring a
human posture by fitting a human skeleton model to a
recovered 3D human surface data. A stereo camera system
which can be mounted on a robot is employed for 3D recovery.
However, that presented human skeleton model only models
the upper part of a human body. Obviously, it isn’t enough only
to recognize human postures of the upper body in practical
application. Hence, a more compact device and a more
thoughtful method need to be considered to acquire entire
human postures.
Therefore, in this paper, we provide a novel method of
recognizing 3D human posture by using Kinect. Kinect [4, 5] is
a new game controller technology introduced by Microsoft in
November 2010. Since its launch date it manifest great
potential that it can’t be only used in computer gaming but also
many other applications like robotics and virtual reality. Kinect
(Fig. 1) includes a RGB camera, a depth sensor and a multiarray
microphone. It provides full-body 3D motion capture,
facial and gesture recognition. The depth sensor consists of an
infrared laser projector and a monochrome CMOS sensor.
Kinect is capable to capture color and depth image at the same
time. The resulting point cloud can be loaded to a computer
using open source libraries which enable Kinect to be operated
with Windows, Linux or Mac. Data connection to a computer
is through USB interface.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คนดังมักดังหลากสี แตกต่างกันแสดงความหมายที่แตกต่างกัน ในกรณีโปรแกรมประยุกต์จำนวนมาก เช่นเป็นการตรวจสอบและการเคลื่อนไหววิเคราะห์พฤติกรรม มนุษย์เคลื่อนไหวหวังว่าจะนำเสนอสาธารณชน แต่มันเป็นเรื่องยากในสองมิติพื้นที่ อย่างไรก็ตาม ถ้าเราสามารถจดจำท่าทางมนุษย์ในเรียลไทม์และแสดงผลลัพธ์การรู้ในพื้นที่ 3D เราสามารถกู้คืนช่วยให้ร่างกายมนุษย์ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และน่าฟังซึ่งเป็นสะดวกสำหรับคนที่จะสังเกต และเรียนรู้การเคลื่อนไหวของมนุษย์ สำหรับวัตถุประสงค์นี้ จำเป็นต้องค้นหาวิธีการที่จะรู้จักช่วยให้ร่างกายมนุษย์ในพื้นที่ 3D ในเอกสารนี้โดยเฉพาะ นวนิยายมีเสนอวิธีการจดจำท่าทางมนุษย์ 3D โดยใช้เซนเซอร์ Kinectนักวิจัยจำนวนมากได้เสนอวิธีการการรู้จำท่าทางมนุษย์และฟื้นฟู ท่าทางความหนาแน่นความน่าเป็น [1] ถูกใช้เพื่อสร้างมนุษย์ช่วยให้ร่างกาย วิธีการนี้เป็นสิ่งสำคัญมากในระยะแรก ๆ ของจำลองท่าทาง อย่างไรก็ตาม มันจะได้ใช้ข้อมูลท่าชีวิตประจำวันการสร้างโมเดลสำหรับจับการเคลื่อนไหวมนุษย์ทั้งหมด ระบบกล้องหลาย [2] ได้รับใช้จดจำท่าทางมนุษย์ 3D วิธีนี้ต้องน้อยสามกล้อง CCD ในการทำงานที่เดียวกันเวลา และเรียลไทม์จำเป็นวิธีลบพื้นหลังแยกมนุษย์silhouettes จากสีภาพได้อย่างถูกต้อง เพิ่มการจำนวนกล้องจำเป็นต้องปรับปรุงความถูกต้องของ 3Dฟื้นฟูซึ่งจะซ้ำเติมจำนวนคำนวณและเพิ่มต้นทุน การเรียกวิธีการ [3],โมเดลของท่าทางที่มนุษย์ใช้กล้องสเตอริโอ ได้รับต่าง ๆ ช่วยให้ร่างกายมนุษย์โดยอัตโนมัติ โดยใช้กล้องสเตอริโอระบบ วิธีการนี้ได้เสนอเทคนิคในการรับการท่าทางมนุษย์โดยแบบจำลองโครงกระดูกมนุษย์เพื่อการกู้คืนข้อมูลผิวมนุษย์ 3D ระบบกล้องสเตอริโอซึ่งสามารถติดตั้งบนหุ่นยนต์จ้างสำหรับการกู้คืน 3Dอย่างไรก็ตาม ที่แสดงรูปแบบเฉพาะแบบจำลองโครงกระดูกมนุษย์ส่วนบนของร่างกายมนุษย์ อย่างชัดเจน ไม่เพียงพอการรับรู้มนุษย์ท่าทางของร่างกายส่วนบนในทางปฏิบัติแอพลิเคชัน ดังนั้น อุปกรณ์กระชับและอื่น ๆวิธีเด่นจำเป็นต้องพิจารณาให้ได้รับทั้งหมดช่วยให้ร่างกายมนุษย์ดังนั้น ในเอกสารนี้ เราให้วิธีนวนิยายจดจำท่าทางมนุษย์ 3D โดยใช้ Kinect มี Kinect [4, 5]ตัวควบคุมเกมเทคโนโลยีใหม่ที่แนะนำ โดย Microsoft ใน2553 พฤศจิกายน ตั้งแต่วันเปิดตัว รายการดีอาจจะไม่สามารถใช้ในการเล่นเกมคอมพิวเตอร์แต่ยังโปรแกรมอื่น ๆ เช่นหุ่นและความเป็นจริงเสมือน Kinect(Fig. 1) รวมถึงกล้อง RGB เซนเซอร์ความลึก และความ multiarrayไมโครโฟน ช่วยให้การจับภาพเคลื่อนไหว 3D เต็มตัวการรู้จำใบหน้าและท่าทาง วัดความลึกของการโปรเจคเตอร์เลเซอร์อินฟราเรดและเซนเซอร์ CMOS ขาวดำKinect จะสามารถจับภาพสีและความลึกที่เดียวกันเวลา สามารถโหลด cloud จุดผลที่ได้ไปยังคอมพิวเตอร์ใช้ไลบรารีมาเปิดที่ Kinect จะสามารถเปิดใช้งานด้วย Windows, Linux หรือ Mac. เชื่อมต่อข้อมูลกับคอมพิวเตอร์ได้ผ่านอินเตอร์เฟซ USB

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเคลื่อนไหวของมนุษย์มีสีสัน,
การเคลื่อนไหวที่แตกต่างกันมักจะแสดงความหมายที่แตกต่างกัน ในกรณีที่การประยุกต์ใช้เป็นจำนวนมากเช่นการตรวจสอบพฤติกรรมและการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวการเคลื่อนไหวของมนุษย์หวังว่าจะนำเสนอครอบคลุมแต่มันเป็นเรื่องยากในแบบ 2D พื้นที่ แต่ถ้าเราสามารถรับรู้ท่าทางของมนุษย์ในเรียลไทม์และแสดงผลการรับรู้ในพื้นที่ 3D เราสามารถเรียกคืนท่ามนุษย์มากขึ้นอย่างถูกต้องและเต็มตาซึ่งเป็นสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับคนที่จะสังเกตและเรียนรู้การเคลื่อนไหวของมนุษย์ สำหรับวัตถุประสงค์นี้มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะหาวิธีการที่จะรับรู้ท่าทางของมนุษย์ในพื้นที่3D ในบทความนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งนวนิยายวิธีการมีการเสนอในการตระหนักถึงท่ามนุษย์ 3 มิติโดยใช้เซ็นเซอร์Kinect. นักวิจัยหลายคนได้เสนอวิธีการที่แตกต่างกันสำหรับการรับรู้ของมนุษย์ท่าและการฟื้นฟูบูรณะ ท่าหนาแน่น [1] ได้ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างมนุษย์ท่า วิธีการนี้เป็นสิ่งสำคัญมากในช่วงเริ่มต้นของการสร้างแบบจำลองท่าทาง แต่ก็ทำไม่ได้ใช้ข้อมูลจับการเคลื่อนไหวสำหรับการสร้างแบบจำลองท่าทางในชีวิตประจำวันสำหรับมนุษย์ทั้งหมด ระบบกล้องหลายตัว [2] ได้รับการใช้ในการรับรู้ของมนุษย์ท่า3D วิธีการนี้จะต้องมีอย่างน้อยสามกล้อง CCD ที่จะทำงานในเวลาเดียวกันและความต้องการเรียลไทม์วิธีการลบพื้นหลังที่จะดึงมนุษย์เงาจากภาพสีได้อย่างถูกต้อง การเพิ่มจำนวนของกล้องเป็นสิ่งที่จำเป็นในการปรับปรุงความถูกต้องของ 3 มิติการฟื้นฟูซึ่งจะทำให้รุนแรงขึ้นปริมาณของการคำนวณและการเพิ่มค่าใช้จ่าย วิธี [3] ที่เรียกว่าการสร้างแบบจำลองของมนุษย์โดยใช้ท่ากล้องสเตอริโอได้รับท่าต่างๆของมนุษย์โดยอัตโนมัติโดยใช้กล้องสเตอริโอระบบ วิธีการนี้ได้เสนอเทคนิคสำหรับการซื้อท่าทางของมนุษย์โดยการปรับรูปแบบโครงกระดูกของมนุษย์ที่จะกู้คืนข้อมูลพื้นผิว3 มิติของมนุษย์ ระบบกล้องสเตอริโอที่สามารถติดตั้งบนหุ่นยนต์เป็นลูกจ้างสำหรับการกู้คืน 3D. แต่ที่นำเสนอรูปแบบโครงกระดูกมนุษย์รุ่นเฉพาะส่วนบนของร่างกายมนุษย์ เห็นได้ชัดว่ามันเป็นไปไม่พอเพียงที่จะรับรู้ท่ามนุษยชนของร่างกายส่วนบนในทางปฏิบัติการประยุกต์ใช้ ดังนั้นอุปกรณ์ขนาดกะทัดรัดมากขึ้นและมากขึ้นวิธีที่รอบคอบจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาจะได้รับทั้งท่ามนุษย์. ดังนั้นในบทความนี้เราจะให้วิธีการนวนิยายตระหนักถึงท่าทางของมนุษย์ 3 มิติโดยใช้ Kinect Kinect [4, 5] เป็นเทคโนโลยีการควบคุมเกมใหม่นำโดยไมโครซอฟท์ในเดือนพฤศจิกายน2010 นับตั้งแต่วันที่เปิดตัวของมันประจักษ์ที่ดีมีศักยภาพที่จะไม่สามารถนำมาใช้เฉพาะในการเล่นเกมคอมพิวเตอร์แต่ยังใช้งานอื่น ๆ เช่นหุ่นยนต์และความเป็นจริงเสมือน Kinect (รูปที่ 1). มีกล้อง RGB, เซ็นเซอร์ความลึกและ multiarray ไมโครโฟน มันมีร่างกายเต็มรูปแบบการจับภาพเคลื่อนไหว 3 มิติใบหน้าและท่าทางการรับรู้ เซ็นเซอร์ความลึกประกอบด้วยโปรเจคเตอร์เลเซอร์อินฟราเรดและเซ็นเซอร์ CMOS ขาวดำ. ปฎิบัติที่มีความสามารถในการจับภาพสีและภาพเชิงลึกที่เดียวกันเวลา จุดเมฆส่งผลให้สามารถโหลดไปยังเครื่องคอมพิวเตอร์โดยใช้ห้องสมุดแหล่งที่มาเปิดที่ช่วยให้ปฎิบัติที่จะดำเนินการกับWindows, Linux หรือ Mac การเชื่อมต่อข้อมูลไปยังคอมพิวเตอร์ผ่านอินเตอร์เฟซ USB

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มนุษย์มีภาพเคลื่อนไหวที่มีสีสัน ภาพเคลื่อนไหว ที่แตกต่างกันมักจะ
เป็นตัวแทนของความหมายแตกต่างกัน ในกรณีหลายโปรแกรม เช่น
เป็นการตรวจสอบพฤติกรรมและการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของมนุษย์ , ภาพเคลื่อนไหว
หวังว่าจะนำเสนอได้เช่นกัน แต่มันเป็นเรื่องยากใน 2D
พื้นที่ อย่างไรก็ตาม ถ้าเราสามารถจำท่าของมนุษย์ในเรียลไทม์และแสดงผล 3 มิติในการรับรู้

พื้นที่เราสามารถเรียกคืนมนุษย์ท่ามากขึ้นอย่างถูกต้องและชัดเจนซึ่ง
สะดวกสำหรับคนสังเกตและเรียนรู้ของมนุษย์การเคลื่อนไหว สำหรับ
วัตถุประสงค์นี้ จึงจำเป็นที่จะต้องหาวิธีที่จะจำ
ท่าทางมนุษย์ใน 3 มิติอวกาศ ในกระดาษนี้เฉพาะ วิธีการใหม่
เสนอจำท่าของมนุษย์ 3D โดยการใช้เซ็นเซอร์ Kinect
.
นักวิจัยหลายคนเสนอวิธีที่แตกต่างกันสำหรับ
การรับรู้และการบูรณะท่าทางมนุษย์ ท่า
ความหนาแน่นความน่าจะเป็น [ 1 ] ได้ถูกใช้เพื่อสร้างท่าทางมนุษย์

วิธีการนี้เป็นสิ่งที่สำคัญมากในช่วงแรกของ
ท่านางแบบ แต่ก็ไม่ได้ใช้
ข้อมูลจับการเคลื่อนไหวในชีวิตประจำวันท่าแบบจำลอง
ทั้งหมดของมนุษย์ หลายระบบกล้อง [ 2 ] ได้ใช้

จำท่า 3d มนุษย์วิธีนี้ต้องมีอย่างน้อย 3 CCD กล้อง
ทำงานในเวลาเดียวกันและความต้องการแบบ realtime
การลบฉากหลังวิธีแยกมนุษย์
ภาพจากภาพสีได้อย่างถูกต้อง การเพิ่มจำนวนกล้อง
จำเป็นต้องปรับปรุงความถูกต้องของ 3D
ฟื้นฟูซึ่งจะซ้ำเติมจํานวน
การคำนวณและเพิ่มค่าใช้จ่าย วิธีเรียก
[ 3 ]แบบจำลองของท่าที่มนุษย์ใช้กล้องสเตอริโอ ทำให้มนุษย์ต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ โดยใช้ท่า

เป็นระบบกล้องสเตอริโอ วิธีนี้ได้เสนอเทคนิครับ
ท่าทางมนุษย์ โดยการปรับรูปแบบการค้นพบโครงกระดูกมนุษย์
3 มิติข้อมูลผิวมนุษย์ สเตอริโอกล้องระบบ
ซึ่งสามารถติดตั้งบนหุ่นยนต์ที่ใช้สำหรับการกู้คืน 3 .
อย่างไรก็ตาม