2.2 Movement RecognitionSeveral typ

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 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 and presented good results. The work introduced a special glove design consisted in large color patches accounts for camera limitations to identify the movement. 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. 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 shows a model-based hand tracking using a hierarchical Bayesian filter. It presents 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 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 trisomy21

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.2 การรับรู้ความเคลื่อนไหวของระบบจับภาพเคลื่อนไหวต่าง ๆ ที่แสดงในวรรณคดี และบางส่วนของพวกเขามีเครื่องมือที่น่าสนใจในการทำงานของเรา ชนิดของการจับภาพเคลื่อนไหวที่เราไม่สนใจ: เคลื่อนไหวการจับภาพโดยใช้เครื่องหมาย เครื่องหมายสี และติดตามมือเอา เคลื่อนไหวการจับภาพโดยใช้เครื่องหมาย: ระบบเหล่านี้ต้องใช้เครื่องหมายย้อนยุคสะท้อนรบกวนแต่อย่างใดและตั้งค่ากล้องหลาย pretension ของเราคือการ ทำให้ใช้กล้องเดียวเพื่อแพงสำหรับผู้ใช้ เรายกเลิกตัวเลือกนี้ สีเครื่องหมาย: ใช้ในการใช้เครื่องหมายสี และแสดงผลลัพธ์ที่ดี งานพิเศษที่แนะนำถุงมือออกแบบประกอบด้วยเป็นสีใหญ่บัญชีสำหรับข้อจำกัดของกล้องเพื่อระบุการเคลื่อนไหว วิธีการของเรามีไม่ตั้งใจให้ใช้ถุงมือเนื่องจากข้อเสนอของเราคือการ ระบุความเคลื่อนไหวของร่างกาย ไม่เพียงแต่สีพื้นที่ทำเครื่องหมาย เอามือติดตาม: ตรวจจับขอบและ silhouettes มีคุณลักษณะทั่วไปที่ใช้ระบุก่อให้เกิดของมือ วิธีการของเรามีวัตถุประสงค์เพื่อให้ใช้เทคนิคจับภาพเคลื่อนไหวชนิดนี้ แต่เราจะต้องใช้ของ skeletonization ที่ใช้ในการแบ่งผิว งานแสดงติดตามมือตามรูปแบบที่ใช้ตัวทฤษฎีลำดับชั้น ระดับของผลงานในการติดตามเช่นชนิดนี้: การลำดับชั้นกรองอัลกอริทึม ซึ่งรวมการตรวจสอบประสิทธิภาพกรองขมับและกำหนดฟังก์ชันความน่าเป็นที่ fuses มากปรับปรุงเสถียรภาพของ tracker ข้อมูลรูปร่างและสี อย่างไรก็ ตามงานแสดงแบบที่ดี เป็นจำกัดเฉพาะสำหรับความเคลื่อนไหวของมือ วัตถุประสงค์ของเราคือการ ระบุไม่เพียงแต่เคลื่อนไหวมือแต่อย่างใดอย่างหนึ่งส่วนอื่น ๆ ของร่างกายเช่นศีรษะและคอ จึงมีกำลังใช้เทคนิคแบ่งผิวและเป็นการพัฒนาเพื่อแสดงผลแบบเรียลไทม์ GPU ใช้ตัวกรองและผอมบางการจัดการเคลื่อนไหวร่างกายในการ ส่วนถัดไปนำเสนอเกม JECRIPE ของเราซึ่งมี pretension กระตุ้นเด็ก trisomy21

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.2
การรับรู้การเคลื่อนไหวหลายประเภทของการเคลื่อนไหวระบบการจับภาพจะถูกนำเสนอในวรรณคดีและบางส่วนของพวกเขาเป็นเครื่องมือของความสนใจในการทำงานของเรา ประเภทของการจับภาพเคลื่อนไหวที่เราสนใจคือ:
เครื่องหมายที่ใช้จับภาพเคลื่อนไหวเครื่องหมายสีและเปลือยมือติดตามเครื่องหมายที่ใช้จับภาพเคลื่อนไหว: ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีเครื่องหมาย Retro-reflective เสือกและกับการติดตั้งกล้องหลายข้ออ้างของเราคือการทำให้การใช้งาน ของกล้องเดียวที่จะทำให้ราคาไม่แพงสำหรับผู้ใช้เพื่อให้เราทิ้งตัวเลือกนี้.
เครื่องหมายสี: การใช้เครื่องหมายสีที่ใช้ในการและนำเสนอผลลัพธ์ที่ดี งานเปิดตัวการออกแบบถุงมือพิเศษประกอบด้วยบัญชีแพทช์สีขนาดใหญ่สำหรับข้อ จำกัด ของกล้องในการระบุการเคลื่อนไหว วิธีการของเราไม่มีเจตนาที่จะทำให้การใช้งานของถุงมือเพราะโจทย์ของเราคือการระบุการเคลื่อนไหวของร่างกายที่ไม่เพียง แต่ทำเครื่องหมายสีภูมิภาค.
ติดตามเปลือยมือ: การตรวจหาขอบเงาและมีคุณสมบัติที่พบมากที่สุดมาใช้เพื่อระบุท่าทางของมือที่ วิธีการของเรามีจุดมุ่งหมายที่จะทำให้การใช้ชนิดของเทคนิคการจับภาพการเคลื่อนไหวนี้ แต่เรากำลังจะทำให้การใช้งานของ skeletonization นำไปใช้ในการแบ่งส่วนผิว งานที่แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการติดตามมือโดยใช้ตัวกรองคชกรรมลำดับชั้น
มันนำเสนอชุดของผลงานในรูปแบบของการติดตามเช่นนี้ขั้นตอนวิธีการกรองลำดับชั้นซึ่งรวมการตรวจสอบที่แข็งแกร่งด้วยการกรองชั่วคราวและกำหนดฟังก์ชั่นความน่าจะเป็นที่ฟิวส์รูปร่างและข้อมูลสีอย่างมีนัยสำคัญในการปรับปรุงความทนทานของติดตามได้อย่างไรก็ตามการทำงานหมายความว่าเป็นแบบอย่างที่ดีก็ถูก จำกัด เฉพาะสำหรับการเคลื่อนไหวของมือ วัตถุประสงค์ของเราคือการระบุไม่เพียง แต่การเคลื่อนไหวของมือทั้งส่วนอื่น ๆ ของร่างกายเช่นศีรษะและลำคอ นั่นเป็นเหตุผลที่ถูกจะใช้เทคนิคการแบ่งส่วนผิวและมันก็เป็นในการพัฒนาที่จะนำเสนอผลในเวลาจริงดำเนินการใน GPU ทำให้การใช้ตัวกรองและการทำให้ผอมบางที่จะจัดการกับการเคลื่อนไหวร่างกาย.
ส่วนถัดไปที่มีการจัดเกม JECRIPE ของเราที่มี ข้ออ้างในการกระตุ้นเด็กที่มี trisomy21

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.2 การรับรู้การเคลื่อนไหว
หลายประเภทของระบบจับการเคลื่อนไหว ปรากฏในวรรณคดี และบางส่วนของพวกเขาเป็นเครื่องมือที่น่าสนใจในงานของเรา ประเภทของการจับภาพเคลื่อนไหวที่เราสนใจคือจับการเคลื่อนไหวตามเครื่องหมาย , เครื่องหมายสีและติดตาม
เครื่องหมายจับการเคลื่อนไหวจากมือถือ :ระบบเหล่านี้ต้องเสือกเครื่องหมายสะท้อนแสงย้อนยุคและหลายกล้องตั้งค่าการเรียกร้องของเราคือการใช้กล้องเดียวทำให้ราคาไม่แพงสำหรับผู้ใช้เพื่อให้เรายกเลิกตัวเลือกนี้ .
เครื่องหมายสี : การใช้เครื่องหมายสีใช้ในการแสดงผลที่ดีงานแนะนำการออกแบบถุงมือพิเศษมีขนาดใหญ่สีซอฟต์แวร์บัญชีสำหรับกล้องข้อจำกัดเพื่อระบุการเคลื่อนไหว วิธีการของเรามีวัตถุประสงค์เพื่อให้ใช้ถุงมือ เพราะโจทย์ของเราคือการระบุการเคลื่อนไหวของร่างกายไม่เพียง แต่สีเครื่องหมายภูมิภาค .
ติดตามมือถือ : การตรวจหาขอบและเงามีทั่วไปมากที่สุดคุณสมบัติใช้เพื่อระบุท่าทางของมือแนวทางของเราคือตั้งใจจะให้ใช้เทคนิคจับการเคลื่อนไหวชนิดนี้ แต่เราจะให้ใช้ skeletonization ประยุกต์ในการตัดผิวหนัง งานแสดงมือสำหรับติดตามโดยใช้ลำดับชั้น Bayesian กรอง เสนอชุดของผลงานในประเภทนี้ เช่น การติดตาม : การกรองขั้นตอนวิธีซึ่งรวมกับประสิทธิภาพการกรองและการกำหนดเวลาการตรวจสอบของฟังก์ชันความน่าจะเป็นที่ฟิวส์รูปร่างและข้อมูลสีปรับปรุงความทนทานของติดตาม
อย่างไรก็ตามงานตีแผ่รูปแบบดี มันถูก จำกัด เพียงการเคลื่อนไหวมือ วัตถุประสงค์ของเราคือการ ระบุไม่เพียง แต่ให้มือเคลื่อนไหวส่วนต่างๆ ของร่างกาย เช่น ศีรษะและคอนั่นคือทำไมต้องใช้ผิวแบ่งเทคนิคและมันเป็นในการพัฒนาเพื่อนำเสนอผลในเวลาจริงที่ใช้ใน GPU , การใช้ตัวกรอง และการรับมือกับการเคลื่อนไหวร่างกาย .
ส่วนถัดไปของขวัญ jecripe เกมซึ่งมีการเรียกร้องเพื่อกระตุ้นเด็ก trisomy21