Open AccessA Video Tracking System for the Registration of Upper Extremity Motions
Author(s) -
И.Г. Бурыкин
Publication year - 2020
Publication title -
uspehi kibernetiki
Language(s) - English
Resource type - Journals
ISSN - 2712-9942
DOI - 10.51790/2712-9942-2020-1-3-3
Subject(s) - computer vision , computer science , artificial intelligence , tracking (education) , key (lock) , motion (physics) , movement (music) , video quality , match moving , motion analysis , video tracking , tracking system , video processing , engineering , psychology , pedagogy , philosophy , metric (unit) , operations management , computer security , aesthetics , filter (signal processing)
Автором рассмотрены основные способы регистрации движений верхней конечности человека с помощью различных технических средств, описаны недостатки системы видеоанализа и предложены альтернативные варианты решения ряда задач, направленных на уменьшение потери информации при видеорегистрации. Регистрация пальцевого тремора и движений пальцев осуществлялась посредством видеокамеры на основе системы распознавания образов, путем идентификации 5 меток (маркеров), сгенерированных с помощью свободной библиотеки ArUco. В результате оптимизации параметров маркеров, а также настройки углов обзора и фокусного расстояния удалось снизить ошибки при распознавании образов и повысить надежность регистрации движений фаланг пальцев с помощью видеокамеры. Использование калибровочных фотографий, полученных с экрана монитора, расположенного в различных плоскостях, позволило повысить точность регистрации движений. Информация о параметрах двигательной активности человека актуальна для объективной оценки его психофизиологического состояния и координационных способностей, а также медицинской диагностики. We considered the key methods for registering human upper extremity motions with various SW/HW tools, presented the drawbacks of video analysis systems, and proposed alternative solutions intended for reducing video information losses. We registered finger tremor/movement with a video camera and a pattern recognition system by identifying 5 markers generated with the AtUco open source library. By optimizing the marker properties, the view angles and the focal length we managed to reduce pattern recognition errors and improve phalanx movement video registration quality. Using reference photos taken from the monitor positioned at various angles also improved the motion registration quality. The human motion information is relevant to objectively assess the person’s psychophysiological status and physical coordination. It is also used for medical diagnostics.