CC BY
22Программные редктва и информационные технологии
УДК 004.93
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ РУК НА ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
Е. Г. Абдугалимова, К. В. Степурко
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 E-mail: [email protected]
Рассмотрены задачи сегментации изображения рук на видеопоследовательности. Представлены функциональные особенности программного продукта, разработанного для проведения сегментации. Проведено тестирование программного продукта, результаты тестирования сведены в таблицы.
Ключевые слова: цветовая сегментация, нахождение контуров, распознавание жестов.
DEVELOPMENT OF HAND IMAGE SEGMENTATION SYSTEM ON VIDEO SEQUENCES
E. G. Abdugalimova, K. V. Stepurko
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, "Krasnoyarsky Rabochy" Av., Krasnoyarsk, 660014, Russia. E-mail: [email protected]
The task of hand image segmentation from video sequences is considered. Functional particularities of the developed software product for segmentation are presented. Testing of the software and the test results are summarized in tables.
Keywords: color segmentation, contour definition, gesture recognition.
Сегментацией изображения называется разбиение его на некоторое множество регионов, выделение граничных пикселей, объединяемых в отрезки прямых или дуги.
Процесс сегментации в большинстве случаев используется как встроенная функция программы, направленная на работу с изображениями, либо как один из этапов работы систем обработки изображений, например, системы распознавания жестов, системы распознавания дактилем [1]. Системы распознавания жестов рук стали появляться относительно недавно, и большинство из них пока представлены либо как прототипы, либо как части систем более широкого назначения. Разрабатываемая система будет предназначена для конкретной задачи, т. е. для сегментации изображения рук.
Система сегментации изображения руки на видеопоследовательности разработана на языке Delphi в среде Embracadero RAD Studio XE [2]. Система состоит из четырех модулей, каждый из которых имеет набор процедур и функций. Модуль «Поиск движения» основан на логарифмическом поиске движения, здесь происходит сравнение блоков и передвижение по ним согласно логарифмическому алгоритму. Модуль «Цветовая сегментация кожи» ищет область руки на кадрах и выводит ее характеристики. Каждый пиксель сравнивается с цветом кожи, затем реализуется операция расширения морфологической обработки для полученных областей кожи, после чего
сегментируются обработанные участки в соответствии с установленными ограничениями. Модуль «Поиск контура руки» на основе полученных из модуля «Цветовая сегментация кожи» данных очерчивает контур руки красным цветом. Модуль «Обнаружение жеста» на основе собранных данных выдает информацию о том, обнаружен жест или нет.
Для функционирования программного продукта необходим персональный компьютер и следующие технические средства:
- оперативная память: объем, достаточный для нормальной работы операционной системы;
- операционная система Windows XP/7/Vista;
- объем дискового пространства: объем достаточный для хранения набора видеопоследовательностей и самого программного продукта;
- процессор Intel Core i3 и новее;
- стандартная клавиатура;
- манипулятор «мышь».
В процессе работы система имеет следующий набор входных и выходных данных:
- входные данные: набор кадров видеопоследовательности, изображение областей кожи и ряд настроечных параметров;
- выходные данные: контур руки, изображение областей кожи, обработанное изображение областей кожи, центр масс, площадь и периметр.
Функциональность программного продукта представлена на рисунке.
Решетневские чтения. 2013
Эксперт
ЦМЬ-диаграмма прецедентов системы сегментации изображения руки на видеопоследовательности Экспериментальные данные обнаружения контуров
Таблица 1
Номер теста 1 2 3 4 5 6
Максимальная разница, % 23 30 36 25 27 32
Минимальная разница, % 12 10 18 13 16 14
Экспериментальные данные по количеству обнаруженных жестов Таблица 2
Номер теста 1 2 3 4 5 6
Правильно обнаружено, % 63,64 54,54 72,72 72,72 63,64 66,64
Не обнаружено, % 36,36 45,45 25,27 27,27 38,36 36,36
Ложно обнаружено, % 9,09 0 0 9,09 0 17,98
Для проверки работы программного продукта было проведено тестирование. Исследования проводились на ноутбуке, имеющем следующую конфигурацию:
- процессор - Intel Corei3 2.40HGz;
- ОЗУ - 6 Gb;
- видеокарта - ATI Mobility Radeon HD 5470 512 Mb.
Для тестирования использовалось 6 видеопоследовательностей, размер кадров каждой из которых составлял 320^240 пикселей. Исследования производились по следующим параметрам: разница между контурами, выделенными программно и экспертом (табл. 1), количество обнаруженных жестов (табл. 2).
В каждой видеопоследовательности анализировалось по 20 кадров. Из табл. 1 видно, что минимальная разница между контурами, выделенными программно и экспертом, составляет не менее 10 %, а максимальная разница не превышает 36 %. Следует заметить, что свой контур эксперт прочерчивает вручную и поэтому результаты анализа зависят от человеческого фактора.
Из табл. 2 видно, что количество не обнаруженных жестов не превышает в среднем 35 %, а количество
правильно обнаруженных жестов - не менее 54 %. Количество ложно обнаруженных жестов не превышает 18 %.
Библиографические ссылки
1. Суровая А. Сегментация [Электронный ресурс]. URL: http://masters.donntu.edu.ua/2009/kita/surova/ library/article1.htm.
2. Фаворская М. Н., Зотин А. Г. Методы оценки движения в видеопоследовательностях и их программная реализация : учеб. пособие / Сиб. гос. аэро-космич. ун-т. Красноярск, 2012. 132 с.
References
1. Surovaja A. Segmentacija (Segmentation), Available at: http://masters.donntu.edu.ua/2009/ kita/surova/library/article 1.htm (accessed 15 September 2013).
2. Favorskaya M. N., Zotin, A. G. Metody ocenki dvizhenija v videoposledovatel'nostjah i ih programmnaja realizacija (Methods for motion estimation in video sequences and their program implementation) / SibSAU. Krasnoyarsk, 2012, p. 132.
© Абдугалимова Е. Г., Степурко К. В., 2013
