2d Human Motion Estimation Modeling For Classification - Chan, Choon Kit (2016)
Penganggaran pergerakan manusia ialah pendekatan untuk menganggarkan aktiviti pergerakan daripada postur badan statik; diterokai secara meluas melalui pergerakan gaya berjalan, analisis berasaskan bayang, berasaskan biomekanik atau berasaskan imej untuk tujuan rakaman pergerakan, pengecaman, dan pengawasan melalui pemerhatian. Pergerakan manusia selalunya dirakamkan melalui sistem Berasaskan-Penanda (BP) dan Tanpa-Penanda (TP) dengan sebuah atau beberapa buah kamera. Pergerakan-pergerakan ini biasanya dianalisis dalam posisi 3-Dimensi (3D) atau 2-Dimensi (2D) dengan melibatkan lokasi dan orientasi sendi-sendi tubuh. Walau bagaimanapun, disebabkan kerumitan data pergerakan berdimensi tinggi, kajian ini memfokuskan pergerakan 2D manusia. Model kayu 2D yang telah dibangunkan kurang berkeupayaan untuk mengenal pasti lokasi sendi tubuh. Selain itu, tiada penyelidik yang pernah mempertimbangkan pelarasan toleransi dalam penganggaran pergerakan manusia. Oleh itu, tujuan utama kajian ini ialah membangunkan sebuah model penganggaran kayu 2D dengan toleransi ralat untuk mewakili pergerakan manusia untuk analisis pengelasan. Model penganggaran kayu 2D dibangunkan daripada tiga segmen asas tubuh: Tulang Belakang (TB), Atas Tubuh (AT) dan Bawah Tubuh (BT). Dengan pertimbangan keupayaan regangan segmen-segmen tubuh ketika melakukan aktiviti yang berbeza, model toleransi dihasilkan daripada purata bezaan pekali penyesuaian polinomial yang dihitung pada jujukan langkah masa. Mengintegrasikan koordinat langkah masa yang sedia ada dengan model toleransi ini secara berulang-ulang menghasilkan anggaran koordinat sendi tubuh pada jujukan langkah masa yang seterusnya. Model yang dibangunkan ini diuji pada (i) pergerakan asas BP: berjalan, berlari, melompat; dan pergerakan sukan BP: menumbuk, bermain pedang dan taichi daripada pangkalan data CMU; dan (ii) pergerakan asas TP: berjalan, berlari, melompat daripada YouTube; dan pergerakan sukan TP: pergerakan Yoga kanak-kanak, kunci kaki dan gaya unta secara rakaman eksperimen. Transformasi data dimulakan dengan pengambilan gambar data video kepada imej pegun diikuti oleh transformasi imej kepada data koordinat. Penghapusan data bersama imputasi regresi dijalankan untuk membaik pulih data yang hilang akibat oklusi dan segmen tubuh yang tersembunyi. Model penganggaran pergerakan untuk pertimbangan toleransi ini dilaksanakan dengan tiga kaedah penganggaran pergerakan 2D: IVE-SAT, AVE-SAT dan AVE-TAT. Model penganggaran kayu 2D ini dinilai atas analisis padanan dan ketepatan pengelasan dengan menggunakan pengelas Lazy. Dapatan kajian menunjukkan bahawa model penganggaran kayu 2D dengan AVE-TAT ini menghasilkan ketepatan padanan sehingga 66.67% dan ketepatan pengelasan melebihi 90% bagi semua kategori pergerakan. Model yang dibangunkan ini mempunyai kelebihan atas keupayaannya untuk menganggarkan pergerakan manusia secara spesifik dengan pelarasan toleransi ralat yang menyerupai regangan segmen tubuh sepanjang keseluruhan aktiviti. Hasil kajian ini berjaya membuktikan bahawa model penganggaran kayu 2D dengan AVETAT yang dicadangkan ini ialah pendekatan yang boleh dilaksanakan untuk membezakan ciri-ciri pelbagai pergerakan manusia untuk pengelasan.