CC BY
23
Список литературы / References
1. Бантов С.А. Контрольная работа по дисциплине: «Бухгалтерский учёт» на тему: «Учёт готовой продукции в сельском хозяйстве» / Бантов С.А., 2012. Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. 24 с.
2. Бантов С.А. Курс лекций: «Особенности бухгалтерского учёта в сельскохозяйственном производстве» / Бантов С.А., 2012. Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. 27 с.
3. Информационные системы и технологии управления : учебник для вузов / под общ. ред. Г.А. Титоренко. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 591 с.
HIGH-PERFORMANCE METHOD FOR MODELING GAIT AND A REVIEW OF EXISTING MODELS OF THE HUMAN BODY Sivolobov S.V. (Russian Federation) Email: Sivolobov535@scientifictext.ru
Sivolobov Sergey Vladimirovich — Assistant Professor, DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS AND COMPUTER MODELING, VOLGOGRAD STATE UNIVERSITY, VOLGOGRAD
Abstract: the article describes the main known ways of modeling the human body, their advantages and disadvantages are indicated. Methods based on models are usually more accurate, but for their construction is an algorithmically very difficult task. Further in the article a new developed model is described in detail in which one of the main problems of this type of modeling is solved - high demands on computing resources. At the end, an example of the results of using this model and the scope of its use is given. Keywords: digital image processing, pattern recognition, human movement modeling, gait, biometrics.
ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЙ МЕТОД МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОХОДКИ И ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ ТЕЛА ЧЕЛОВЕКА Сиволобов С.В. (Российская Федерация)
Сиволобов Сергей Владимирович — ассистент, кафедра информационных систем и компьютерного моделирования, Волгоградский государственный университет, г. Волгоград
Аннотация: в статье описываются основные известные способы моделирования тела человека, указаны их преимущества и недостатки. Способы, основанные на моделях, как правило, являются более точными, но при этом их построение является алгоритмически очень сложной задачей. Далее в статье подробно описана новая разработанная модель, в которой решается одна из основных проблем данного вида моделирования, - высокая требовательность к вычислительным ресурсам. В конце приведен пример результатов использования данной модели и сферы её использования. Ключевые слова: цифровая обработка изображений, распознавание образов, моделирование движения человека, походка, биометрия.
УДК 004.02
В задачах, связанных с анализом походки человека, важным этапом является выбор модели описания тела человека.
Для описания движений человека существует два вида методов: основанные на модели и безмодельные [1]. Методы, основанные на моделях, предполагают наличие априорных знаний о строении человека, на основании который строится модель движений. Методы, основанные на моделях, как правило, являются более точными и несут в себе больше информации, но при этом их построение, как правило, требует значительных вычислительных мощностей. В литературе описываются эллипсоидные [2, 3] и рёберные модели [4, 5] (рис. 1а). Также в литературе описывалась модель, в которой использовались меры соответствия контуру и соответствия области (рис. 1б).
Рис. 1. Эллипсоидная и реберная модель тела человека
В данной работе предлагается модель, состоящая из трёх прямоугольников. Прямоугольники строятся следующим образом: фигура человека делится на 8 горизонтальных частей [6], из них выбираются три части, в которых находятся ноги (6-я, 7-я, 8-я нижние части), и затем в этих частях строятся описывающие прямоугольники (Bounding boxes) (рис. 2).
Рис. 2. Предлагаемая модель описания движений человека
Данная модель обладает рядом преимуществ. Во-первых, в отличие от предыдущих рассмотренных моделей её построение требует очень небольших вычислительных ресурсов. Во-вторых, модель обладает помехоустойчивостью - даже если ноги будут выделены с некоторыми пробелами или искажениями, модель всё равно будет построена верно. Основным недостатком является то, что параметры модели, в явной форме, не описывают координаты конкретных суставов.
Среди дополнительных признаков, описываемых данной моделью, можно также выделить частоту шагов, а также соотношение рост/длина шага.
По координатам всех прямоугольников строится обобщенный график, описывающий некоторый диапазон кадров выборки. На рисунке 3 показаны два графика, построенные для двух экземпляров походки одного человека (серые графики), и два графика для походок другого человека (черные графики).
Рис. 3. Сравнительные графики 4 походок двух человек
Данная модель уже используется нами в задаче распознавания человека по походке и показывает приемлемые результаты. Так же она может быть использована при анализе движений человека и обнаружении нефронтально идущего человека [7].
Список литературы / References
1. Скрипкина А.А. Анализ и исследования методов распознавания походки и движений человека. [Текст] / А.А. Скрипкина // Естественные и технические науки, 2013. № 3 (65). С. 218-223.
2. Wren C.R. Pfinder: real-time tracking of the human body. [Текст] / C.R. Wren, A. Azarbayejani, T. DarreH, A. P. Pentland // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1997. V. 19 (7). P. 780-785.
3. Lee L. Gait analysis for recognition and classification. [Текст] / L.Lee, W. E.L. Grimson // Proceedings of fifth international conference on automatic face and gesture recognition / IEEE Computer Society. Washington. US, 2002. P. 148-155.
4. Niyogi S. A. Analyzing and recognizing walking figures in XYT [Текст] / S.A. Niyogi, E.H. Adelson // Proceedings of IEEE conference on computer vision and pattern recognition / IEEE Computer Society. Seattle. US, 1994. P. 469-474.
5. Guo Y. Understanding human motion patterns. [Текст] / Y. Guo, G. Xu, S. Tsuji // Proceedings of the international conference pattern recognition / IEEE Computer Society. Jerusalem, 1994. V. 2. P. 325-329.
6. СапинМ.Р. Анатомия и физиология детей и подростков. [Текст]: учеб. пособие для студ. пед. вузов / М. Р. Сапин, З. Г. Брыксина. 5-е изд., стер. М.: Издательский центр «Академия», 2007. 432 с.
7. Сиволобов С.В. Автоматизированный программный комплекс для оперативного отождествления человека по походке. [Текст] / С.В. Сиволобов, В.Г. Булгаков, В. В. Бумагин // Информационная безопасность регионов, 2013. № 2 (13). С. 136-140.
