2500335805

123

Analiza możliwości identyfikacji ruchu postaci w oparciu o technikę Motion Capturc

W Azji intensywnie rozwija się projekt CBAT (Center for Biomelric Authentication and Testing) mający na celu wykorzystanie technik biometrycznych w celu zwiększenia bezpieczeństwa narodowego Chin, a także konkurencyjności Chińskiej nauki na kreującym się właśnie rynku biometrycznych technologii

W Europie dokonuje się również wielu prób wykorzystania technik modelowania kształtu i mchu postaci ludzkich do zastosowań medycznych. Mają one na celu rozpoznawanie wad postawy, zniekształceń powstałych w wyniku urazów oraz przyspieszania procesu rehabilitacji. Jedną z takich inicjatyw jest projekt CAREN [17] (Computer Assisted Rehabilitation Environmenls) rozwijany w Holandii przy udziale środowisk naukowych (Akademia Medyczna) i firm informatycznych (Silicon Graphics, IBM).

Rozbudowany system identyfikacji jest opracowywany przez grupę z Southampton University [2, 3, 9, 14, 15]. Prezentowane prace wskazują na duży stopień trafnych identyfikacji. Poza biometrycznym wykorzystaniem mchu gmpa ta zajmuje się także innymi technikami i metodami biometrycznymi m. in. identyfikacją przez porównywanie kształtu małżowiny usznej.

Zanchi [13] prowadzi intensywne badania nad wykorzystaniem ruchu w biometrii. Zajmuje się m. in. trójwymiarową analizą mchu człowieka w oparciu o obraz zarejestrowany przy pomocy zsynchronizowanych kamer wideo. W obrębie jego prac znajduje się również badanie możliwości zastosowania technik biometrycznych opartych o analizę ruchu w aspektach związanych z medycyną.

W Polsce technikami biometrycznymi zajmuje się między innymi Laboratorium Biometrii Politechniki Warszawskiej. Koncentruje się ono jednak głównie nad identyfikacją człowieka na podstawie wzoru siatkówki oka bądź na podstawie odcisków palców. Opracowaniem modeli ruchu zajmują się takie ośrodki jak Centmm Zdrowia Dziecka w Międzylesiu, Centralny Instytut Ochrony Pracy, Szpital Kliniczny w Zagórzu [4]. Rozległy zakres tematyki oraz stopień trudności problemu pozostawia wiele miejsca dla pracy kolejnych zespołów badawczych z innych instytucji rządowych i pozarządowych.

2. Widmo amplitudowe

Na podstawie cytowanych prac [2, 3, 9, 14, 15] przypuszcza się, że analiza widma amplitudowego sygnału ruchu kończyn dolnych może dawać obiecujące wyniki. Przeprowadzone badania miały na celu zweryfikowanie tego twierdzenia na potrzeby analizy mchu uzyskanego z komercyjnego systemu MC. Widmo amplitudowe sygnałów rotacji powstaje przez poddanie ich działaniu dyskretnej transformacji Fouriera wyrażonej wzorem: N-\    (0)

H=Y. h_te^1MN

k 0

Uzyskane w ten sposób widmo podlega dalszej analizie. Widmo amplitudowe tak jak widmo fazowe jest źródłem cennych biometrycznych informacji. Kuan [5] pokazał, że parametry widma amplitudowego poszczególnych osób znacząco różnią się o siebie. W pracach [14, 15] podejście to zostało rozszerzone przez zastosowanie widma amplitudowo fazowego (ang. phase-weighted magnilude). W niniejszej pracy użyto analogicznego sposobu reprezentacji wyników, aby możliwe było ich porównywanie.

2.1 Wartości skuteczne harmonicznych

Na potrzebę przeprowadzonych badań, przyjęto uwzględnienie pierwszych 30 wartości skutecznych harmonicznych. Poza tym pasmem zgromadzona jest bardzo niewielka część energii. Najprostszym sposobem jest porównanie energii zgromadzonej w tym zakresie widma dla sygnałów rotacji uda w płaszczyznach X, Y i Z. Na rysunku 1 przedstawiony jest wykres będący wynikiem tak skonstruowanej analizy. Na osiach X, Y i Z odpowiednio znajduje się suma wartości trzydziestu pierwszych harmonicznych sygnałów rotacji uda względem osi X, Y i Z. Poszczególne punkty reprezentują różne sekwencje ruchów wymienione w legendzie.