CC BY
19ОПРЕДЕЛЕНИЕ АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КИСТИ СПОРТСМЕНОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
УДК/UDC 796:004.9
Поступила в редакцию 13.02.2023 г.
Информация для связи с автором: [email protected]
Кандидат педагогических наук, доцент А.А. Померанцев1 В.Э. Беспяткин1 Д.А. Травков2 Т.В. Бахтиарова1
'Липецкий государственный педагогический университет
имени П.П. Семенова-Тян-Шанского, Липецк 2Липецкая областная клиническая больница, Липецк
DETERMINATION OF ANTHROPOMETRIC INDICATORS OF THE HAND OF ATHLETES ON THE BASIS OF COMPUTER VISION
PhD, Associate Professor A.A. Pomerantsev1 V.E. Bespyatkin1 D.A. Travkov2 T.V. Bakhtiarova1
'Lipetsk State Pedagogical P. Semenov-Tyan-Shansky University, Lipetsk 2 Lipetsk Regional Clinical Hospital, Lipetsk
Аннотация
В большинстве видов спорта спортсмены взаимодействуют с окружающим миром через различные захваты: удерживают собственный вес (вис на перекладине, стойка на брусьях), удерживают инвентарь (ракетка, мяч, весло) или взаимодействуют с соперником (единоборства). Линейные размеры кисти во многих видах спорта определяют успешность соревновательной деятельности. Так, у тяжелоатлетов отмечается большая длина кисти, чем у среднестатистического человека, так как это способствует более крепкому захвату штанги. В гандболе большой размер кисти способствует более крепкому удержанию мяча. Несмотря на давнюю историю изучения антропометрии кисти, до сих пор основными методами изменения ее параметров остаются классические способы - замеры с помощью сантиметровой ленты и линейки. Цель исследования - разработка метода измерения антропометрических показателей кисти на основе компьютерного зрения. В основе предлагаемого метода лежит использование нейронной сети, позволяющей автоматически определять координаты узловых точек ладони. В основе разработанного компьютерного приложения с рабочим названием «PalmAnthropometryJ.0» лежит использование фреймворка с открытым исходным кодом MediaPipe, а именно нейронной сети Mediapipe Hands, позволяющей определять узловые точки кисти руки путем анализа видеопотока. Для определения антропометрических параметров используется скелетон руки, включающий в себя 21 узловую точку. Используя координаты узловых точек и формулы аналитической геометрии на плоскости, находятся линейные и угловые характеристики кисти.
Результаты исследования и выводы. Созданное приложение было протестировано на спортсменах и показало высокую скорость и точность измерений. Разработанный метод позволяет за несколько секунд выявить восемь линейных и пять угловых характеристик кисти. По результатам исследования данные автоматически сохраняются в файл протокола с расширением .xlsx, что позволяет проводить математико-статистическую обработку. Предлагаемый метод определения размеров кисти на основе компьютерного зрения позволяет быстро (несколько секунд) и точно находить антропометрические параметры кисти. В дальнейшем предложенный метод может использоваться во многих видах спорта для того, чтобы определять влияния размеров кисти спортсменов на успешность соревновательной деятельности.
Ключевые слова: антропометрия, кисть, нейронная сеть, MediaPipe, мелкая моторика, компьютерное зрение.
Abstract
In most sports, athletes interact with the outside world through various grips: holding their own weight (hanging on the bar, standing on the uneven bars), holding equipment (racquet, ball, paddle) or interacting with an opponent (martial arts). The linear dimensions of the hand in many sports determine the success of competitive activity. So, weightlifters have a longer hand than the average person, as this contributes to a stronger grip on the bar. In handball, a large brush size contributes to a stronger hold on the ball. Despite the long history of studying the anthropometry of the hand, the classical methods are still the main methods for changing its parameters - measurements using a centimeter tape and a ruler. Objective of the study was to develop a method for measuring the anthropometric parameters of the hand based on computer vision.
The proposed method is based on the use of a neural network that allows you to automatically determine the coordinates of the nodal points of the palm. The developed computer application with the working title "PalmAnthropometry_1.0" is based on the use of the MediaPipe open source framework, namely the Mediapipe Hands neural network, which allows you to determine the nodal points of the hand by analyzing the video stream. To determine the anthropometric parameters, a hand skeleton is used, which includes 21 nodal points. Using the coordinates of the nodal points and the formulas of analytical geometry on the plane, the linear and angular characteristics of the brush are found.
Results and conclusions. The created application was tested on athletes and showed high speed and accuracy of measurements. The developed method makes it possible to identify eight linear and five angular characteristics of the hand in a few seconds. Based on the results of the study, the data are automatically saved to a protocol file with the .xlsx extension, which allows for mathematical and statistical processing. The proposed method for determining the size of the hand based on computer vision allows you to quickly (several seconds) and accurately find the anthropometric parameters of the hand. In the future, the proposed method can be used in many sports in order to determine the influence of the size of the hand of athletes on the success of competitive activity.
Keywords: anthropometry, hand, neural network, MediaPipe, fine motor skills, computer vision.
Введение. Спортсмен взаимодействует с окружающей средой через различные кистевые захваты: удерживает собственный вес (вис на перекладине, стойка на брусьях), удерживает инвентарь (ракетка, мяч, весло) или взаимодействует с соперником (единоборства). Линейные размеры кисти во многих видах спорта определяют успешность соревновательной деятельности. Так, у тяжелоатлетов отмечается большая длина кисти, чем у среднестатистического человека, так как это способствует более крепкому захвату штанги [5]. В гандболе большой размер кисти способствует более крепкому удержанию мяча.
В научной литературе различают более 20 размерных признаков кисти. Однако на практике для биомеханических и эргономических расчетов используют только основные размерные характеристики. Чаще всего используются следующие антропометрические показатели: масса, длина кисти, ширина кисти, длина пальцев, длина пястья (до центра кулака), длина кисти при письме, ширина пальцев, обхват кисти, обхват пальцев [1, 3, 4].
Несмотря на давнюю историю изучения антропометрии кисти, до сих пор основными методами изменения ее параметров остаются классические способы - замеры с помощью сантиметровой ленты и линейки.
Цель исследования - обоснование метода измерения антропометрических показателей кисти на основе компьютерного зрения.
Методика и организация исследования. В основе предлагаемого метода лежит использование фреймворка с открытым исходным кодом MediaPipe, а именно нейронной сети Mediapipe Hands, позволяющей определять узловые точки скелета руки путем анализа видеопотока [6]. Для определения антропометрических параметров кисти был использован скелет руки, включающий в себя 21 узловую точку. После обнаружения области ладони в кадре, нейронная сеть выполняет локализацию 21 узловой точки (рис. 1). Для удобства в расчетах мы обозначили каждую из них буквами английского алфавита и выделили наиболее существенные характеристики.
Измерение проводится в положение вытянутой вперед руки, когда кисть находится в выпрямленном состоянии. Можно определять линейные размеры как левой, так и правой руки. Кисть располагается перед камерой ноутбука таким образом, чтобы ладонь полностью попадала в объектив и находилась в статическом положении не менее 2 секунд. Также необходимо, чтобы в плоскости кисти находился тест-объект с заранее известными линейными размерами (линейка, карандаш). Тест-объект позволяет автоматически переводить размеры кисти в пикселях в миллиметры.
Рис. 2. Линейные и угловые характеристики кисти (скриншот протокола исследования)
Нейронная сеть отличается высокой скоростью и точностью определения точек, так как была обучена более чем на 20 000 изображений.
Предлагаемый подход определения линейных размеров кисти на основе компьютерного зрения требует пересмотра классических подходов. Главное отличие нового подхода заключается в том, что линейные размеры измеряются по центральным точкам, а не точкам контура кисти. Это следует учитывать при сравнении измерений, полученных разными методами. Вместе с тем, при едином подходе к измерению, специфика метода нивелируется, а полученные результаты точно характеризуют линейные размеры кисти.
Результаты исследования и их обсуждение. Предлагаемое программное приложение Ра1тАп1Ь|гороте1гу_1.0 было апробировано для определения антропометрических характеристик спортсменов.
По завершении измерений протоколы с результатами выгружались в отдельный файл с расширением.х^х для дальнейшей математико-статистической обработки в программе Ехсе1.
Для описания кисти нами были выбраны следующие линейные характеристики: длина I пальца (ВЕ), длина II пальца длина III пальца ^1М), длина IV пальца (NQ), длина V пальца ^и), ширина ладони длина ладони (АМ), размах пальцев (Еи), а также угловые характеристики: угол между I и II пальцем (ЕА!), угол между II и III пальцем (!АМ), угол между III и IV пальцем (MAQ), угол между IV и V пальцем ^Аи), угол между I и V пальцем (ЕАи).
Все математические расчеты проводились по известным математическим формулам из аналитической геометрии на плоскости [2].
Для определения длины и ширины кисти мы использовали общее уравнение прямой:
Ах + Ву + С = 0 где, А, В, С - коэффициенты уравнения.
Расстояние между двумя точками Р1 (х1, у1) и Р2 (х2 у2), определялось как:
Для нахождения углов между пальцами мы находили уравнения для каждой из двух прямых (пальцев), проходящих через две заданные точки Р1 (х1, у1) и Р2 (х2, у2):
Угол между двумя прямыми определялся через коэффициенты уравнения двух прямых:
tg (р =
Ал В?-А7Вл
Рис. 1. Узловые точки модели кисти
А^+В^
На рис. 2 представлен скриншот программы Excel с протоколом исследования.
Выводы. Предлагаемый метод определения размеров кисти на основе компьютерного зрения позволяет быстро (менее 10 секунд) и точно находить линейные размеры кисти.
Результаты по данному методу отличаются от результатов, полученных с помощью классических методов. Линейные размеры в предлагаемом методе рассчитываются по срединным точкам, определяемым нейронной сетью. Классические методы предполагают определение расстояний между периметрическими точками контура. Однако при общем подходе ко всем измерениям данная специфика будет нивелироваться.
Предлагаемый метод является универсальным для проведения исследований, в которых выявляется влияние линейных размеров кисти на результаты в различных видах спорта.
Литература
1. Аруин А.С. Эргономическая биомеханика / А.С. Аруин, В.М. Заци-орский. - М.: Машиностроение, 1988. - 256 с.
2. Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. - СПб.: Лань, 2010. - 608 с.
3. Горбачик В.Е. Основы анатомии, физиологии, антропометрии и биомеханики: учебное пособие / В.Е. Горбачик. - Витебск: УО «ВГТУ», 2011. - 125 с.
4. Демидченко Е.А. Анализ антропометрических данных кисти руки человека для задачи проектирования протеза / Е.А. Демидченко, А.Л. Истомин // Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. - 2019. - Т. 1. - № 16. - С. 3-11.
5. Донской Д.Д. Биомеханика: учебник для институтов физической культуры / Д.Д. Донской, В.М. Зациорский. - М.: Физическая культура и спорт, 1979. - 264 с.
6. Померанцев А.А Контроль синергий мелкой моторики на основе нейронной сети Mediapipe Hands и принципа FingerFit / А.А Поме-
ранцев, В.Э. Беспяткин, Д.А. Травков, О.С. Бетехтина // Наука и спорт: современные тенденции. - 2022. - № 4 (Т. 10). - С. 16-24.
7. Щедрина М.А. Зависит ли сила кисти от ее антропометрических характеристик и распределения нагрузки на зоны кисти в процессе захвата? / М.А. Щедрина, А.В. Новиков, Н.Н. Рукина, Е.В. Донченко // Медицинские науки. Фундаментальные исследования. - 2013. -№ 9. - С. 172-177.
References
1. Aruin A.S., Zatsiorsky V.M. Ergonomicheskaya biomekhanika [Ergo-nomic biomechanics]. Moscow: Mashinostroenie publ., 1988. 256 p.
2. Bronstein I.N., Semendyaev K.A. Spravochnik po matematike dlya inzhenerov i uchashchikhsya vtuzov [Handbook of mathematics for engineers and students of higher educational institutions]. St. Petersburg: Lan publ., 2010. 608 p.
3. Gorbachik V.E. Osnovy anatomii, fiziologii, antropometrii i biomekhaniki [Fundamentals of anatomy, physiology, anthropometry and biomechan-ics]. Study guide. Vitebsk: UO «VGTU» publ., 2011. 125 p.
4. Demidchenko E.A., Istomin A.L. Analiz antropometricheskikh dannykh kisti ruki cheloveka dlya zadachi proyektirovaniya proteza [Analysis of anthropometric data of the human hand for the task of designing a prosthesis]. Sbornik nauchnykh trudov Angarskogo gosudarstvennogo tekh-nicheskogo universiteta. 2019. Vol. 1. No. 16. pp. 3-11.
5. Donskoy D.D., Zatsiorsky V.M. Biomekhanika [Biomechanics].Textbook for institutes of physical culture. Moscow: Fizicheskaya kultura i sport publ., 1979. 264 p.
6. Pomerantsev A.A., Bespyatkin V.E., Travkov D.A., Betekhtina O.S. Kon-trol sinergiy melkoy motoriki na osnove neyronnoy seti Mediapipe Hands i printsipa FingerFit [Control of synergies of fine motor skills based on the Mediapipe Hands neural network and the FingerFit principle]. Nauka i sport: sovremennyye tendentsii. 2022. No. 4 (V. 10). pp. 16-24.
7. Shchedrina M.A., Novikov A.V., Rukina N.N., Donchenko E.V. Zavisit li sila kisti ot yeye antropometricheskikh kharakteristik i raspredeleniya nagruzki na zony kisti v protsesse zakhvata? [Does the strength of the hand depend on its anthropometric characteristics and the distribution of the load on the zones of the hand during the grip?]. Meditsinskiye nauki. Fundamentalnyye issledovaniya. 2013. No. 9. pp. 172-177.
НАУЧНАЯ ЖИЗНЬ
НАУЧНЫЙ ФОРУМ В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ
26-28 апреля 2023 г. в городе на Неве состоялся XI Международный Конгресс «Спорт, Человек, Здоровье», посвященный обсуждению проблем и путей развития международного спортивного движения в современном мире.
Мероприятия Конгресса вызвали большой интерес у научной общественности. В мероприятиях форума приняло очное участие более 567 человек из 32 стран мира. Официальную прямую трансляцию, которая велась на YouTube-канале, просмотрело более 4000 онлайн-участников.
Конгресс открыл Василий Борисович Шестаков - Председатель Международной общественной организации содействия науке и спорту «Спорт, Человек, Здоровье», Президент Международной федерации самбо (FIAS). Степанов Игорь Анатольевич, заместитель генерального директора Олимпийского Комитета России; Логинова Вероника Викторовна, генеральный директор Российского Антидопингового Агентства «РУСАДА»; Чойжгаваа Зоригт Баатар (Монголия), Президент Национальной Олимпийской академии Монголии, Генеральный Секретарь федерации легкой атлетики Монголии, Президент федерации школьного спорта Монголии.
Официальные видеоприветствия участникам Конгресса направили Министр спорта Российской Федерации -Матыцин Олег Васильевич; Президент Олимпийского Комитета России - Поздняков Станислав Алексеевич; Губернатор Санкт-Петербурга - Беглов Александр Дмитриевич; Губернатор Ленинградской области - Дрозден-ко Александр Юрьевич; Председатель Законодательного
Собрания Санкт-Петербурга - Бельский Александр Николаевич.
На Конгрессе состоялось 2 пленарных заседания, на которых было заслушано 13 научных докладов, 10 секционных заседаний, где было заслушано 224 научных доклада. Прошли две панельные сессии и мастер классы. На всех заседаниях Конгресса рассматривались цели и задачи, которые отражают весь спектр особо значимых, острых, а зачастую проблемных тем в современном спортивном мире.
Участники Конгресса на итоговом пленарном заседании приняли единогласно Резолюцию Конгресса, которая всецело отражает основные тенденции развития спортивного движения в современном мире, учитывая традиции и существующий опыт. По результатам работы, под редакцией Председателя научного комитета Конгресса, ректора Национального государственного университета физической культуры, спорта и здоровья имени П.Ф. Лесгафта, С.И. Петрова, был издан Сборник Материалов Конгресса, который охватывают широкий круг проблем, связанных с развитием мирового спортивного движения.
Многолетняя и плодотворная работа Международной общественной организации содействия науке и спорту «Спорт, Человек, Здоровье» (штаб-квартира находится в Санкт-Петербурге) заслуживает всяческой поддержки. Конгресс стал научной площадкой для свободного обмена мнениями ученых всего мира в решении современных и актуальных проблем спорта и здоровья.
ВЫПУСК ГОТОВИЛИ:
Главный редактор - Людмила Лубышева Верстка - Ольга Терёшина Фотооформление - Александр Лубышев
