Ученые Самарского университета имени С. П. Королёва разработали новый подход, позволяющий компьютеру с высокой точностью распознавать движения человека. Технология основана на анализе данных, получаемых с сенсоров системы захвата движения (motion capture).
Суть метода заключается в сжатии избыточных массивов информации, фиксируемых датчиками на теле человека, до компактных траекторий в особом «пространстве поз», сообщает РИА «Новости». Это позволяет машине эффективно сравнивать полученные данные с эталонами и безошибочно определять, какое именно действие совершает человек в конкретный момент времени, даже если темп движений различается.
По словам одного из авторов разработки, доцента Евгения Мясникова, исходные данные с систем захвата движения или видеокамер являются избыточными. Поэтому основной задачей было найти такое компактное представление информации, которое обеспечило бы надежное распознавание действий.
Новая методика имеет широкий потенциал применения. В медицине ее можно использовать для диагностики нарушений опорно-двигательного аппарата, а в сфере безопасности — для выявления подозрительной активности. Технология также может быть интегрирована в системы «умного дома». Тестирование на известных наборах данных уже показало, что предложенный подход превосходит существующие аналоги по точности.
В настоящее время команда проекта, реализуемого при поддержке Российского научного фонда, планирует перейти к работе с видеоданными и созданию собственного набора данных для дальнейших исследований. Разработчики отмечают, что у них имеется все необходимое оборудование для оценки и совершенствования различных методов распознавания движений.
