CC BY
33УДК 004.932
ЛОКАЛИЗАЦИЯ КЛЮЧЕВЫХ ТОЧЕК КИСТИ РУКИ НА ИЗОБРАЖЕНИИ НА ОСНОВЕ НЕПРЕРЫВНОГО СКЕЛЕТА
А. В. Носов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: alexander@nosov.org
Предложен метод локализации ключевых точек кисти руки: кончики пальцев, центр ладони. Приведены понятия «непрерывный скелет многоугольной фигуры», «радиальная функция скелета» и «максимальный пустой круг».
Ключевые слова: обработка изображений, распознавание жестов, непрерывный скелет, ключевые точки.
LOCALIZING KEY POINTS OF HAND GESTURE USING TOPOLOGICAL SKELETON
A. V. Nosov
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: alexander@nosov.org
The author presents the method to localize key points of hand gestures such as center of hand and fingertips. The following terms are defined: "topological skeleton of polygonal figure", "radial function of topological skeleton", "maximum empty circle ".
Keywords: image processing, hand gesture recognition, topological skeletons, key-points.
Распознавание жестов рук является одной из важных задач при интерактивном взаимодействии «человек-компьютер». Применение технологии распознавания жестов рук включают в себя приложения виртуальной реальности, распознавания языка глухонемых, человеко-машинного взаимодействия и др.
Задачу распознавания жестов можно разделить на два этапа: локализация кисти руки и распознавание образа жеста. В большинстве случаев первый этап решается путем сегментации изображений, полученных с помощью ЯвВ-камеры и камеры глубины. Результатом локализации первого этапа является бинарное изображение, где белыми пикселями являются пиксели, принадлежащие кисти руки, а черными - все остальные [3; 4]. Для решения задачи распознавания жеста используют дескрипторы, которые строятся на основе координат ключевых точек [5]. Ключевыми точками кисти руки являются центр ладони, начала и окончания пальцев. Рассмотрим алгоритм локализации ключевых точек более подробно.
Для локализации ключевых точек предлагается использовать непрерывный скелет. Предполагается, что мы успешно выполнили этап сегментации и имеем отсегментированное изображение с силуэтом кисти руки. На основе контурного представления силуэта жеста строится его скелет. Для определения скелета используется понятие максимального пустого круга.
Определение 1. Для многоугольной фигуры Е максимальным пустым кругом будем называть всякий круг В, полностью содержащийся внутри фигуры Е,
такой, что любой другой круг Б', содержащийся внутри фигуры F, не содержит в себе Б [1].
Определение 2. Скелетом многоугольной фигуры F является множество центров ее максимальных пустых кругов.
Непрерывный скелет многоугольной фигуры является подмножеством диаграммы Вороного [1]. Совокупность общих линий всех пар несмежных ячеек диаграммы Вороного образуют ветви скелета [1]. На скелете определена радиальная функция R(x, y), ставящая в соответствие каждой точке скелета (x, y) значение радиуса максимального пустого круга с центром в этой точке.
В большинстве случаев скелет ладони имеет шумы в виде малозначимых ветвей, которые, как правило, мешают дальнейшему анализу. Для удаления шумовых ветвей используется дополнительная обработка, называемая «стрижкой» [1; 5]. Процесс «стрижки» заключается в удалении ветвей, граничащих с контурами силуэта руки.
Существующие эффективные алгоритмы позволяют выполнять построение скелета за время O (N log N), где N - число вершин в многоугольнике [2]. В связи с тем, что скорость построения скелета напрямую зависит от количества углов многоугольной фигуры, то для ускорения построения скелета можно применить аппроксимацию этой фигуры [5].
Демонстрация процесса построения скелета представлена на рис. 1. На основе непрерывного скелета и радиальной функции R(x, y) можно с большой точностью вычислить координаты кончиков пальцев и
Решетнеескцие чтения. 2015
координаты центра ладони. Каждый палец может принимать два условных состояния: сжатый в кулак или разжатый. Все ветви скелета, соответствующие пальцу, оканчиваются вершиной степени 1. Ветвь пальца можно разделить на две части: палец и пясть.
Для классификации ветвей пальцев используется набор эвристических правил:
1. Ветвь пальца лежит на графе между вершинами со степенями 1 и 3.
2. Радиальная функция ветви на вершине степени 1 увеличивается более чем в 2,5 по сравнению с вершиной степени 3.
Для распознавания простого, ограниченного набора жестов достаточно составить набор эвристических правил, основанных на следующих данных: количество пальцев, их длина, количество циклов в графе и их габариты. В более сложных случаях набора эвристических правил мало, и для распознавания жестов применяются дескрипторы формы кисти руки, состоящие из определенных инвариантных признаков.
Достоинством метода распознавания жестов на основе непрерывного скелета является его быстродействие, высокая точность локализации особых точек и, как следствие, высокий результат распознавания.
Библиографические ссылки
1. Местецкий Л. М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры. М. : Физматлит, 2009.
3. Радиальная функция начинает резко расти, т. е. частные производные Я' больше заданного порога (экспериментально было получено число 0,5).
Первая точка на ветви где производная радиальной функции превышает заданный порог, является точкой конца пальца. Центром ладони будем считать точку, лежащую на скелете ладони, радиальная функция которой принимает максимальное значение. На рис. 2 демонстрируется результат вычисления ключевых точек на изображении.
2. Местецкий Л. М., Рейер И. Непрерывное скелетное представление изображения с контролируемой точностью // International Conference Graphicon. M., 2003. С. 51-54.
3. Phung S. L., Bouzerdoum A., Chai D. Skin Segmentation Using Color Pixel Classification: Analysis and Comparison // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2005. Vol. 27. P. 148-154.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений : пер. с англ. М. : Техносфера, 2006. 1072 с.
5. Носов А. В. Алгоритм распознавания жестов рук на основе скелетной модели кисти руки // Вестник СибГАУ. 2014. Вып. 2(54). С. 62-67.
References
1. Mesteckij L. M. Nepreryvnaja morfologija binarnyh izobrazhenij: figury, skelety, cirkuljary. Moscow : Fizmatlit, 2009.
а б в
Рис. 1. Процесс построения скелета: а - исходное изображение; б - аппроксимированное изображение; в - скелет многоугольника; г - скелет после стрижки
а б
Рис. 2. Определение ключевых точек: а - исходное изображение; б - скелет и ключевые точки на нем
г
2. Mesteckij L. M., Rejer I. International Conference Graphicon. Moscow, 2003. Pp. 51-54.
3. Phung S. L., Bouzerdoum A., Chai D. Skin Segmentation Using Color Pixel Classification: Analysis and Comparison // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2005. January. Vol. 27. P. 148-154.
4. Gonsales R., Vuds R. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij / per. s angl. M. : Tekhnosfera, 2006. 1072 p.
5. Nosov A. V. Vestnik SibGAU. 2014. no. 2(54), pp. 62-67.
© Носов А. В., 2015
УДК 004.942:629.78
РАЗРАБОТКА СРЕДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ БОРТОВЫХ СИСТЕМ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ НА БАЗЕ ТРЕХСТАДИЙНОГО МЕТОДА ДЕКОМПОЗИЦИИ
Д. С. Петров
ОАО «Ракетно-космическая корпорация «Энергия» им. С. П. Королёва» Российская Федерация, 141070, Московская область, г. Королёв, ул. Ленина, д. 4а E-mail: dmitry.s.petrov@gmail.com
Сформулированы требования к среде математического моделирования бортовых систем космических аппаратов. Предложена концепция, основанная на методе трехстадийной декомпозиции математического описания, удовлетворяющая требованиям.
Ключевые слова: среда моделирования, язык моделирования, трехстадийная декомпозиция, космический аппарат, математическое моделирование.
DEVELOPMENT OF SPACECRAFT SUBSYSTEM SIMULATION ENVIRONMENT BASED ON THREE-STAGE DECOMPOSITION METHOD
D. S. Petrov
S. P. Korolev Rocket and Space Corporation Energia 4a, Lenin Str., Korolev, Moscow area, 141070, Russian Federation E-mail: dmitry.s.petrov@gmail.com
Requirements for spacecraft subsystem simulation environment are specified. Primary requirements are: low entry threshold, domain specific interface, domain specific standard model library, ability to structure a model, high model quality. Concept of simulation environment based on three-stage decomposition is proposed.
Keywords: simulation environment, modelling language, three-stage decomposition, spacecraft, simulation.
Проблема моделирования служебных бортовых систем (СБС) космических аппаратов (КА) как систем с сосредоточенными параметрами возникает при проектировании КА и при управлении полетом КА. Несмотря на существование различных методов и инструментов моделирования систем с сосредоточенными параметрами и зрелость этой проблемы, универсальное средство моделирования не создано. Так, например, известные подходы не удовлетворяют требованиям, существенным для моделирования СБС КА.
Кроме особенностей, характерных для конкретной предметной области, важными аспектами средства моделирования являются требования к уровню подготовки разработчиков, времени процесса разработки и собственно к создаваемым моделям.
Разработчик моделей СБС КА, использующий любое средство моделирования, должен в достаточной мере знать устройство и принципы функционирования исследуемой системы (ИС), существующие протоколы взаимосвязи между различными СБС. В связи
с этим снижение требований к уровню подготовки разработчиков без потери адекватности моделей возможно только путем выполнения требования № 1: упростить средство моделирования, снабдить его интерфейсом, интуитивно понятным для разработчика СБС КА.
Технические системы, принадлежащие к одной предметной области, как правило состоят из одних и тех же элементов. Для СБС КА такими элементами являются трубопроводы, клапаны, топливные баки, нагреватели, аккумуляторные батареи, реле и т. д. Консервативным также является спектр существенных для работы ИС физических взаимодействий (ФВ). Для сокращения времени разработки моделей СБС КА предъявляется требование № 2: обеспечить возможность разработки и расширения библиотеки моделей ФВ и моделей элементов ИС для конкретной предметной области.
Для моделирования сложных технических систем, к которым относятся КА, существенным является
