Автоматизация контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физической культуры с помощью технологии Microsoft Kinect

Автор: Орлова Ю.А., Розалиев В.Л., Шпирко А.А.

Журнал: Физическое воспитание и спортивная тренировка @journal-fvist

Рубрика: Вопросы адаптивной физической культуры

Статья в выпуске: 1 (5), 2013 года.

Бесплатный доступ

В статье описана методика контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физкультуры с помощью технологии Microsoft Kinect. Формализован процесс идентификации позы тела человека по координатам некоторых «характерных» узлов тела человека с использованием продукционных правил.

Упражнения лфк, продукционные правила, нейронная сеть, контроль правильности выполнения упражнений

Короткий адрес: https://sciup.org/140125461

IDR: 140125461

Текст научной статьи Автоматизация контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физической культуры с помощью технологии Microsoft Kinect

Лечебная физическая культура (ЛФК) – это метод лечения, состоящий в применении физических упражнений и естественных факторов природы к больному человеку с лечебно-профилактическими целями. В основе этого метода лежит использование биологической функции организма – движения [6].

Лечебная физкультура полезна каждому, но только при правильном выполнении входящего в нее комплекса физических упражнений. Существует несколько способов для выполнения упражнений ЛФК:

  • -    Чтение специальной литературы, где рассказывается о технике выполнения упражнения,

  • -    Просмотр мультимедийных дисков, где показывается видеоряд с примером правильного выполнения упражнения.

  • -    Работа с врачом – специалистом ЛФК или персональным тренером.

Минусом специальной литературы является отсутствие визуализации правильного выполнения упражнения. По результатам исследования пятигорского санатория ЛФК среди всех пациентов, проходивших лечение в данном учреждении, 70% выполняли назначенный им комплекс физических упражнений используя специализированную литературу. Это наиболее распространенный источник информации о технике выполнения упражнений. И только 21% из них смогли верно интерпретировать в виде упражнений написанный текст.

Мультимедийные диски обладают перед литературой преимуществом в виде возможности наглядно увидеть упражнение и услышать комментарии о технике правильного исполнения, но основной минус в виде отсутствия контроля правильности выполнения присутствует и здесь.

Человек может пытаться повторить действия за актером, но возможности узнать правильно он выполняет упражнение или нет здесь тоже нет. По тем же данным пятигорского санатория, 26% пациентов использовали для получения информации о технике выполнения упражнений мультимедийнные диски с записанными упражнениями, но только 44% процента из них смогли повторить действия актеров правильно.

Консультациями врача-специалиста по ЛФК пользовались только 14% пациентов, как правило, это люди с явными нарушениями здоровья, но эффективность выполнения в этом случае составляла 95%.

Итак, как видно из вышеуказанного, наиболее эффективным способом выполнения физических упражнений является работа с персональным тренером или врачом– специалистом по ЛФК. В этом случае человеку и показывается пример правильного выполнения, и строго контролируется правильность выполнения, даются рекомендации касательно улучшения техники, темпа и нагрузки.

Пожалуй, единственным минусом работы с тренером является затратность. Час работы персонального тренера стоит около 300 рублей.

До недавнего времени обеспечить контроль правильности выполнения физических упражнений мог только персональный тренер или врач-специалист по ЛФК. Самостоятельное выполнение упражнений возможно с использованием специализированной литературы или мультимедийных дисков с записанными примерами выполнения упражнений. Но в обоих случаях невозможно проконтролировать правильность выполнения человеком упражнений.

Разрабатываемая система призвана заменить персонального тренера и повысить эффективность самостоятельного выполнения физических упражнений комплекса общеукрепляющих физических упражнений утренней гимнастики

Пользователю будет даваться текстовое описание упражнений (как в тематической литературе), визуальное отображение примера правильного выполнения (как в мультимедийных дисках), так и контроль правильности выполнения, как в случае работы с персональным тренером по ЛФК.

Итак, после анализа систем, для решения поставленной задачи, для распознавания движения человека и последующего анализа правильности выполнения физических упражнений было решено использовать безмаркерную технологию, предоставляемую ПО Brekel Kinect , ввиду ее уникальности, бесплатности, удобства и отсутствия специальных требований к помещению и актеру. Применение сенсора Microsoft Kinect [2] разрабатываемой системы позволит сделать процесс занятий удобным и безопасным.

Таким образом, аналогов разрабатываемой системы для использования на ПК на сегодняшний день не существует. В результате проведенного анализа предметной области было установлено, что создание системы автоматического контроля правильности выполнения физических упражнений является актуальным.

В работе предлагается разработать автоматизированную систему контроля выполнения физических упражнений лечебной физкультуры с помощью технологии Microsoft Kinect, которая позволяет создавать 3-d модель человека и отображать ее в режиме реального времени, тем самым открывая новые горизонты исследователям в различных областях.

Перспективы развития разрабатываемой системы:

  • -    Увеличение количества упражнений лечебной физкультуры.

  • -    Индивидуальный расчет нагрузки на основе данных о росте и комплекции человека.

  • -    Добавление функции корректировки и подсказки по выполнению физических упражнений.

Целью научно-исследовательской работы является повышение эффективности самостоятельного выполнения человеком физических упражнений ЛФК (лечебной физкультуры) за счет автоматизации контроля правильности выполняемых действий с использованием сенсора Microsoft Kinect.

Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи:

  • 1.    Провести анализ существующих способов распознавания движения человека.

  • 2. Провести анализ аналогов системы, позволяющих контролировать правильность выполнения физических упражнений.

  • 3.    Исследовать методы представления динамической информации с помощью временных рядов.

  • 4.    Разработать модели и методы идентификации позы человека и физического упражнения.

  • 5.    Разработать автоматизированную систему контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физкультуры с помощью технологии Microsoft Kinect.

  • 5.    Провести апробацию разработанной системы.

Методика контроля правильности выполнения физических упражнений

Любое физическое упражнения – это движение. Для контроля правильности ФУ необходимо распознать движение человека. Выполняемое ФУ снимается сенсором Kinect, дальше используется система Brekel Kinect, предоставляющая распознанное движение в формате. bvh – файла. BVH обозначает данные Bio Vision Hierarchical. Этот предоставляет возможность предоставления информации об иерархии каркаса тела человека в добавление к данным о движении [7].

Каждое ФУ характеризуется набором поз тела человека. Каждая поза характеризуется набором координат узлов (суставов) относительно центра тела. ФУ ЛФК характеризуется набором т.н. «характерных» узлов человеческого тела. Это узлы, на которые направлено его воздействие и взаиморасположение которых в процессе выполнения определяет правильность выполнения упражнения.

Идентификация ФУ и характерных узлов человеческого тела реализована с помощью продукционной модели вида:

p m = , где

S = {S 1 , S 2 , S 3 } – множество зон человеческого тела (верхняя, нижняя, центральная).

L = Условие применимости ядра продукции. Сигнал о том, что было выбрано упражнение.

A→B, C - ядро продукции, интерпретируется фразой: «Если А, то В и С», где

A= {а 1 2 3 …а n } – множество физических упражнений;

B = {{b 1 , b 2 …b n } 1 , {b 1 , b 2 …b n } 2 }…{b 1 , b 2 …b n } m } – множество, включающие себя подмножества из набора характерных узлов (суставов) человеческого тела b, где b это вектор – строка вида (b x , b y , b z ).

С = {c 1 ,c 2 …c n } – множество нейронных сетей, каждая из которых настроена для определения правильности конкретного упражнения.

Для контроля правильности выполнения физического упражнения, необходимо определить, какие действия при выполнении упражнения будут считаться правильными, а какие нет. Эта задача ложится на эксперта в области ЛФК. На основании мнения эксперта и основных правил лечебной физкультуры, с помощью системы распознавания движения Brekel Kinect были записаны упражнения, которые будут считаться правильными. Также были записаны движения, представляющие собой наиболее распространенное неправильное выполнение упражнений.

Занятия ЛФК среди людей 25-55

о

лет

■ Тематическая литература

100

■ Мультимедийные диски

80

Персональный тренер

60

40

26% *,

20

Эффективность способа выполнения ЛФК

■ Тематическая литература

■ Персональный тренер

■ Мультимедийные диски

Рис 1 . Обзор аналогов разрабатываемой системы

Мультимедийные диски с курсами упражнений

Тематическая Литература

Персональный тренер

Разрабатываемая система

Визуальное представление упражнений

Присутствует

Отсутствует

Присутствует

Присутствует

Текстовое описание упражнение

Присутствует

Присутствует

Присутствует

Присутствует

Контроль правильности выполнения упражнений

Отсутствует

Отсутствует

Присутствует

Присутствует

Стоимость

Около200р

ОколоЗООр

Около ЗОООр месяц

Бесплатная

Под упражнением в данном контексте понимается набор поз, которые последовательно принимает человек, и перед системой стоит задача определить, к какому классу относится в текущий момент времени поза, которую принимает человек: к классу «правильное выполнение» или к классу «неправильное выполнение».

Обучающая выборка состояла из 2000 поз на каждый класс, где каждая поза характеризовалась набором «характерных» узлов для каждого физического упражнения. Было протестировано десять различных методов, способных решать задачи классификации, на одних и тех же входных данных. По окончании метод, показавший наилучший результат, был использован для решения задачи классификации правильности выполнения упражнения.

На рисунке 2 представлены примеры правильного и неправильного выполнения упражнений. Распознанное движение сохраняется в bvh формате, подается на вход нейронной сети, которая уже возвращает результат.

Система Brekel Kinect

■3 QVP QTY TP <1 AT TPTT'X’ATTTTA 5 aAuOil1 i>li>*l С1 ^.Ы Lviv dll Lv

Упражнение выполняется неправильно, руки опущены ниже, чем нужно

Разработанная система анализирует выполнение упражнения и выдает результат в текстовом п аудио-формате

Также отображается 1 пример правильной ... выполненпяупражн» зля в анимированном виде

Вид сбоку7

Рис 2. Пример работы системы

Заключение

В результате работы были разработаны правила идентификации позы человека и физического упражнения, построена нейронная сеть, спроектирована и реализована автоматизированная система контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физической культуры с помощью технологии Microsoft Kinect.

Научная новизна состоит в разработке моделей и методов идентификации позы тела человека и формировании векторной модели тела человека на видеоряде с помощью сенсора Microsoft Kinect.

Практическая ценность: разрабатываемая система предназначена заменить персонального тренера и повысить эффективность самостоятельного выполнения физических упражнений комплекса общеукрепляющих физических упражнений утренней гимнастики.

Список литературы Автоматизация контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физической культуры с помощью технологии Microsoft Kinect

  • Гаскаров, Д.В. Интеллектуальные информационные системы./Д.В. Гаскаров. -М.: Арто, 2004. -312 с.
  • Орлова, Ю.А. Обзор современных автоматизированных систем распознавания эмоциональных реакций человека/Ю.А. Орлова, В.Л. Розалиев//Изв. ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах". Вып. 10: межвуз. сб. науч. ст./ВолгГТУ. -Волгоград, 2011. -№ 3. -C. 68-72.
  • Орлова, Ю.А. Анализ и оценка эмоциональных реакций пользователя при речевом взаимодействии с автоматизированной системой/Орлова Ю.А., Розалиев В.Л.//Открытое образование. -2011. -№ 2. -C. 83-85.
  • Определение эмоционального состояния человека по его движениям с использованием нейросетей/Заболеева-Зотова А.В., Орлова Ю.А., Розалиев В.Л., Федоров О.С.//Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. -2011. -№ 3. -C. 80-86.
  • Орлова, Ю.А. Применение нечётких темпоральных высказываний для описания движений при эмоциональных реакциях/Заболеева-Зотова А.В., Орлова Ю.А., Розалиев В.Л., Бобков А.С.//Изв. ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах". Вып. 10: межвуз. сб. науч. ст./ВолгГТУ. -Волгоград, 2011. -№ 3. -C. 60-64.
  • Основы ЛФК /Медицинская информационная сеть. -. -Режим доступа: http://www.medicinform.net/fizio/lfk/
  • Применение Kinect на PC /KinectHacks. -. -Режим доступа: http://kinecthacks.net/
  • Развитие системы автоматизированного определения эмоций и возможные сферы применения/А.В. Заболеева-Зотова, Ю.А. Орлова, В.Л. Розалиев, А.С. Бобков//Открытое образование. -2011. -№ 2. -C. 59-62.
  • Розалиев, В.Л. Моделирование эмоционального состояния человека на основе гибридных методов/В.Л. Розалиев, А.В. Заболеева-Зотова//Программные продукты и системы: международный науч.-практ. журнал. -Тверь, 2010 -Вып.2 (90). -С.141-146.
  • Розалиев, В.Л. Применение нейронных сетей и грануляции при построении автоматизированной системы определения эмоциональных реакций человека/В.Л. Розалиев, А.С. Бобков, О.С. Федоров//Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст./ВолгГТУ. -Волгоград, 2010. -Вып. 9, № 11. -C. 63-68.
  • Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс/C. Хайкин. -М.: Филинь, 2006. -122 с.
Еще
Статья научная