|
Аннотация.
В статье рассматриваются различные методы вычисления центра тяжести (ЦТ) человека, проходящего в сагиттальной проекции перед камерой, а также проводится их сравнение. Результаты исследования могут иметь важное практическое значение для различных областей применения анализа движения человека. Они могут быть использованы в спортивных тренировках для оптимизации техники движения, в медицинской реабилитации для оценки состояния пациента, а также в индустрии развлечений для создания реалистичной компьютерной анимации. Приведены основные методы локализации ЦТ тела человека, которые можно получить из анализа изображений. Также представлен сравнительный анализ методов в определении ЦТ человека.
Ключевые слова:
изображение, методы обработки изображений, центр тяжести человека.
Стр. 75-86.
DOI 10.14357/20718632240108
EDN LCLYVJ Литература
1. Нопин С.В., Копанев А.Н., Абуталимова С.М. Современные системы тестирования и анализа движений человека // Современные вопросы биомедицины. 2020. №4. С.61-71. 2. Биомеханические характеристика при изучении движений человека. [Электронный ресурс]. URL: https://fkis.ru/page/1/113.html (дата обращения: 10.05.2023). 3. Захаров Р.К. Методы повышения качества изображений в задачах распознавания // Современные научные исследования и инновации. 2012. № 8 [Электронный ресурс]: электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации». URL: http://web.snauka.ru/issues/2012/08/16488 (дата обращения 5.05.2023). 4. Ледяев В. П. Обнаружение движущихся объектов с помощью компьютерного зрения и библиотеки OpenCV. // Экономика и социум. 2017. №12. С. 1943-1947. 5. How to Use Background Subtraction Methods [Электронный ресурс]. URL: https://docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_ subtraction.html (дата обращения 06.05.2023). 6. Кураков А.Б., Хаюмов Б.Р., Волокитин Г.А., Катаев М.Ю. Исследование влияния морфологических преобразования бинарного изображения фигуры человека в задаче контроля параметров походки человека // Материалы докладов международной научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления». 2020. Ч.2. С. 31. 7. Размыкание. [Электронный ресурс]. URL: http://altamisoft.ru/products/altami_studio/user_manual_A S_3_1_0/filters/morphological_operations/opening/ (дата обращения 10.05.2023). 8. Замыкание. [Электронный ресурс]. URL: http://altamisoft.ru/products/altami_studio/user_manual_A S_3_1_0/filters/morphological_operations/closing/ (дата обращения 10.05.2023). 9. Кураков А.Б., Соловьева И.В., Волокитин Г.А. Программа обработки изображений для целей определения параметров походки человека // Материалы докладов всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2020». 2020. Ч.2. С. 38-40. 10. Определение координат центра тяжести плоских фигур. Положения центра тяжести некоторых фигур. Как найти центр тяжести неправильной формы. [Электронный ресурс]. URL: https://gm2irk.ru/media/opredeleniekoordinat- centra-tyazhesti-ploskih-figur/ (дата обращения 10.05.2023). 11. Определение положения центров тяжести звеньев тела человека. [Электронный ресурс]. URL: https://allasamsonova.ru/kolledzhbodibildinga/ opredelenie-polozhenija-centrov-tjazhestizvenev- tela-cheloveka/ (дата обращения 10.05.2023). 12. Очков В.Ф., Кольхепп Ф. Физика и информатика: центр тяжести черного ящика. // Информатика в школе. 2017. №7. С.65-70. 13. Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow. js. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.tensorflow. org/2021/05/next-generation-pose-detection-withmovenet- and-tensorflowjs.html (дата обращения 10.05.2023). 14. Human pose estimation with MoveNet. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/code/ibrahimserouis99/ human-pose-estimation-with-movenet (дата обращения 10.05.2023).
|
