學位論文
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Item 基於攝影機的多人健身運動偵測與辨識(2024) 張吳嘉; Chang, Wu-Jia大多數健身運動追蹤研究主要以單人追蹤進行,單人追蹤可以記錄的訓練資訊,包含:動作辨識、動作計數、重量辨識、訓練時間以及準確度分析。然而在健身房環境中同時會有多人使用各種器材,僅進行單人追蹤會無法捕捉到多人的運動情形。利用攝影機的多人追蹤技術,可以同時對健身區域進行大範圍的偵測與追蹤,而不局限於單人追蹤。本研究提出基於攝影機的多人健身運動偵測與辨識方法,拍攝廣角的畫面藉以同時涵蓋多樣健身器材,處理這些器材使用者的訓練影像資訊。首先,對健身影片進行人體偵測,找出畫面中所有人物的位置。由於訓練器材的位置固定而人員則是隨意走動,利用物件交集(Intersection Over Union, IOU)方法,可以定位出正在使用健身器材的人物。對於這些訓練者,利用人體姿態估計方法記錄使用者的運動資訊,辨識划船、肩推、胸推、上斜胸推、腿部屈伸等五種不同的健身動作,並計算運動者在該器材的動作次數。除此之外,由於健身動作可能被其他移動的人員所遮蔽,造成健身動作辨識與計次的判斷出現錯誤,因此藉由多攝影機的協調建立補償機制,改善在多人環境中因為遮擋產生的辨識問題。本研究根據健身房的實際情形拍攝,未刻意安排訓練過程,使用者根據自身習慣自由的選擇訓練動作與次數。為了驗證補償機制是否改善遮擋產生的問題,會確保拍攝的每部影片中都有遮擋情形發生。最後設計三項實驗用以驗證偵測與辨識方法之效果。根據實驗結果,系統可以利用物件交集方式區分出不同人物的運動過程,在多人的環境中區分出運動與非運動之人員,並且辨識使用者訓練的動作與次數。在發生遮擋情況時,加入補償機制減少運動次數漏檢情形發生,補償後的次數回復率為52%,改善因為遮擋產生的辨識問題。Item 階梯教室之學生上課動作分析系統(2010) 郭明翰; ming han kuo本篇論文主要探討階梯教室學生上課動作分析系統。動作分析在教育領域尤其重要,老師可藉由觀察學生的動作知道學生的學習狀況。例如學生舉手,老師可對學生不懂的部份加以說明,提高學生的學習效率。 本研究將攝影機架設在階梯教室前面以擷取學生上課影像。系統先定位教室椅背高度線,並取出影像前景顏色。藉由motion與前景顏色資訊整合判斷出影像前景點。接著利用影像前景點為種子進行region growing,並將擴展出的regions利用region combination演算法定位學生物件。本系統使用學生物件的組成關係變化辨識六種動作,分別為舉右手、舉左手、舉雙手、趴下、站立與正常坐姿。實驗結果顯示提出方法可以解決一些環境的問題,並對實驗遇到其他問題有分析與討論。 最後本研究還有能改進的部份,未來希望能整合其他資訊或者更適合的方法讓本研究更完整。