Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs.

Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs.

Détection de chute à l'aide d'une caméra de profondeur

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée.

Evaluating perceptual maps of asymmetries for gait symmetry quantification and pathology detection

Le mouvement de la marche est un processus essentiel de l'activité humaine et aussi le résultat de nombreuses interactions collaboratives entre les systèmes neurologiques, articulaires et musculo-squelettiques fonctionnant ensemble efficacement. Ceci explique pourquoi une analyse de la marche est aujourd'hui de plus en plus utilisée pour le diagnostic (et aussi la prévention) de différents types de maladies (neurologiques, musculaires, orthopédique, etc.). Ce rapport présente une nouvelle méthode pour visualiser rapidement les différentes parties du corps humain liées à une possible asymétrie (temporellement invariante par translation) existant dans la démarche d'un patient pour une possible utilisation clinique quotidienne. L'objectif est de fournir une méthode à la fois facile et peu dispendieuse permettant la mesure et l'affichage visuel, d'une manière intuitive et perceptive, des différentes parties asymétriques d'une démarche. La méthode proposée repose sur l'utilisation d'un capteur de profondeur peu dispendieux (la Kinect) qui est très bien adaptée pour un diagnostique rapide effectué dans de petites salles médicales car ce capteur est d'une part facile à installer et ne nécessitant aucun marqueur. L'algorithme que nous allons présenter est basé sur le fait que la marche saine possède des propriétés de symétrie (relativement à une invariance temporelle) dans le plan coronal.

Utilização do Kinect no apoio ao ensino/ aprendizagem dos fundamentos da Matemática

A interação humano-computador passou a desempenhar um papel fundamental no mundo atual. Esta forma de comunicar continua a evoluir, introduzindo novas formas de interação, como por exemplo, a interação natural. Este estilo de interação começou por estar presente na área de jogos. No entanto, atualmente está a ser explorada noutras áreas. Esta dissertação tem como propósito investigar a utilidade das interfaces naturais encontradas em consolas de jogos e conjugar com a área educativa, nomeadamente, o ensino e a aprendizagem dos fundamentos de Matemática. O desenvolvimento deste projeto baseou-se no estudo dos conteúdos programáticos de Matemática referentes ao 1º ciclo do ensino básico, de várias aplicações já existentes que estão relacionadas com o tema abordado e de alguns dispositivos de interação natural. De forma a avaliar a ideia proposta, foi desenvolvido um protótipo, designado Matemática Interativa, no sentido de permitir ao utilizador enriquecer a aprendizagem e também o interesse pela disciplina. São descritas, de uma forma mais aprofundada, as funcionalidades do dispositivo escolhido, o Kinect, de modo a tirar proveito das suas potencialidades e desenvolver um motor de reconhecimento de gestos e respetiva avaliação. Por fim, é feita uma discussão dos resultados de uma avaliação de usabilidade com o objetivo de validar a aplicação Matemática Interativa. Os resultados desta avaliação sugerem que a aplicação foi bem-sucedida e revelam ainda capacidades de melhoria.

Efeitos especiais mediados por Kinect em contexto de espetáculo de dança ao vivo

A dança e os espetáculos foram atividades desenvolvidas e praticadas pelo homem desde praticamente a sua existência. Ao longo de todo esse período de tempo e até aos dias atuais estas atividades foram sofrendo evoluções que as fizeram manterem-se relevantes e de grande importância na sociedade humana e na sua cultura. A evolução não se fez sentir apenas no estilo das danças e espetáculos mas também nos acessórios e efeitos que estas implementam de forma a torna-las mais atrativas para quem as vê. Apesar desta evolução, a maioria dos efeitos não permite um nível de interação com a dança ou espetáculo, fazendo com que exista uma clara separação entre a componente pura da dança e o cenário do espetáculo no que diz respeito á componente acessória de efeitos. Com o intuito de colmatar esta clara divisão de componentes, iniciamos um estudo no sentido de criar um sistema que permitisse derrubar essa barreira e juntar as duas componentes com o intuito de criar efeitos que interajam com a própria dança tornando o espetáculo mais interativo, e que não seja apenas mais um componente acessório, isto ao mesmo tempo torna todo o espetáculo mais apelativo para o público em geral. Para conseguir criar tal sistema, recorremos às tecnologias de sensores de movimento atuais para que a ponte de ligação entre o artista e os efeitos fosse conseguida. No mercado existem diversas ofertas de sensores de movimentos que serviriam para criar o sistema, mas apenas um poderia ser escolhido, então para tal numa primeira parte foi feito um estudo para determinar qual destes sensores seria o mais adequado para ser utilizado no sistema, tendo em conta uma diversidade de fatores. Após a escolha do sensor foi então desenvolvido o sistema MoveU e tendo no final sido feitos uma série de testes que permitiram validar o protótipo e verificar se os objetivos propostos foram atingidos. Por fim, o MoveU foi demonstrado a uma série de pessoas (dançarinos e espectadores), para que pudessem opinar sobre ele e indicar possíveis melhoramentos. Foram também criados uma série de questionários para que o público a quem foi demonstrado o protótipo, com a finalidade de realizar uma análise estatística para determinar se este sistema seria do agrado das pessoas e também permitir retirar conclusões sobre este trabalho.

Extensão do SDK do Kinect: criação de uma biblioteca de gestos

As interfaces naturais têm ganho atenção crescente por parte da comunidade científica. Esta interação, nomeadamente baseada em gestos e voz, tem sido progressivamente mais usada para estabelecer a comunicação entre o homem e a máquina de forma natural. Em paralelo, têm surgido no marcado alguns novos dispositivos com o objetivo de suportar estas formas naturais de interface, entre eles, sensores de movimento. Esta dissertação tem como objetivo a proposta de algoritmos projetados para auxiliar o programador no reconhecimento de gestos, especificamente em dispositivos conhecidos como sensores de movimentos. Atualmente o programador tem o trabalho de desenvolver todo o código para adicionar reconhecimento de gestos à sua aplicação. A solução apresentada neste documento propõe um novo conjunto de métodos que visam a criação de uma biblioteca de gestos e a consequente capacidade de reconhecimento de gestos anteriormente armazenados. A validação deste trabalho consistiu na extensão do Software Development Kit (SDK) do dispositivo Kinect, de forma a adicionar ferramentas complementares, que permitam simplificar a definição e reconhecimento de gestos. A primeira parte consiste na captação e armazenamento de gestos, através do mapeamento de pontos, modelando os gestos e armazenando tal modelo. Esta primeira fase permite no desenvolvimento de um sistema a criação de uma biblioteca de gestos pré-definidos, como por exemplo os gestos da Língua Gestual Portuguesa. Numa segunda fase, a extensão do SDK auxilia também as tarefas de reconhecimento de gestos em tempo real, isto é, deteção do gesto que o utilizador de uma aplicação esteja a fazer e procura desse gesto na biblioteca.

Kinect-sign

A nova era da informação que se está a assistir tem possibilitado a criação de novas e vastas coleções de intelecto virtual, como por exemplo o Wikipedia, Corsera, entre outros. Estas ferramentas vieram possibilitar a procura por cultura, resoluções de problemas do quotidiano, novos métodos de aprendizagem, por parte da sociedade em geral. Porém, como é habitual, tem-se vindo a verificar uma certa dificuldade inerente por parte de certas minorias sociais, que não possuem as mesmas capacidades de um indivíduo “normal“. Esta dissertação tem como objetivo a criação de uma ferramenta, em formato de jogo sério, para apoiar o ensino de Língua Gestual Portuguesa a um público ouvinte o -“Kinect Sign”. Com este estudo pretende-se explorar as mais recentes ferramentas de desenvolvimento de jogos, mais conhecidas como Authoring Tools e a sua integração com Natural User interfaces, concretamente o sensor Kinect. A solução apresentada neste documento propõe a utilização desta ferramenta a todos os indivíduos iniciantes que necessitem de uma introdução a esta forma de comunicação, para tornar um pouco menos agressiva a entrada no complexo mundo da linguagem gestual. A validação deste trabalho consistiu no desenvolvimento de um jogo protótipo que incentive os jogadores a aprenderem enquanto jogam. Analisaram-se problemas e tecnologias atuais para se chegar a uma estruturação semelhante a um jogo comum disponível em qualquer superfície comercial e websites dedicados ao género. Posterior apresentação a uma população selecionada a fim de analisar a sua opinião e utilidade do modelo desenvolvido, seguindo-se a resposta a um pequeno questionário.

Sistema de visão robótico baseado no sensor kinect para orientação no espaço e contorno de obstáculos

Dissertação de mestrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores (área de especialização em Robótica)

Motion capture amb Microsoft Kinect

El proyecto trata de convertirse en una herramienta para animadores 3D, tanto para los que hacen películas como para los que modelan videojuegos, que necesiten de un software para simplificar el trabajo que conlleva animar un modelo 3D. Todo sin necesidad de usar trajes especializados. El proyecto, usando Kinect, convertirá los movimientos captados por la cámara y los agregará al modelo, creando una animación basándose en los movimientos reales de una persona.

Enregistrement des fluctuations de la pression intraoculaire sur 24 heures par une lentille de contact intégrant un capteur: tolérance et résultats chez 10 sujets sains

AbstractPurpose: to evaluate the tolerability, comfort and precision of the signal transmission of an ocular Sensor used for 24-hour intraocular pressure fluctuation monitoring in humans.Patients and methods: In this uncontrolled open trial involving 10 healthy volunteers an 8.7 mm radius prototype ocular telemetry Sensor (SENSIMED Triggerfish®, Lausanne, Switzerland) and an orbital bandage containing a loop antenna were applied and connected to a portable recorder after full eye examination. Best corrected visual acuity and position, surface wetting ability and mobility of the Sensor were assessed after 5 and 30 minutes, 4, 12 and 24 hours. Subjective wearing comfort was scored and activities documented in a logbook. After Sensor removal a full eye examination was repeated and the recorded signal analyzed.Results: The comfort score was high and did not fluctuate significantly over time. The mobility of the Sensor was limited across follow-up visits and its surface wetting ability remained good. Best corrected visual acuity was significantly reduced during Sensor wear and immediately after its removal (from 1.07 before, to 0.85 after, P-value 0.008). Three subjects developed a mild, transient corneal abrasion. In all but one participant we obtained usable data of a telemetric signal recording with sufficient sensitivity to depict ocular pulsation.Conclusions: This 24-hour- trial has encouraging results on the tolerability and functionality of the ocular telemetric Sensor for intraocular pressure fluctuation monitoring. Further studies with different Sensor radii conducted on a larger study population are needed to improve comfort, precision and interpretation of the telemetric signal.

Reconeixement de gestos de la mà amb el sensor Kinect

El reconeixement dels gestos de la mà (HGR, Hand Gesture Recognition) és actualment un camp important de recerca degut a la varietat de situacions en les quals és necessari comunicar-se mitjançant signes, com pot ser la comunicació entre persones que utilitzen la llengua de signes i les que no. En aquest projecte es presenta un mètode de reconeixement de gestos de la mà a temps real utilitzant el sensor Kinect per Microsoft Xbox, implementat en un entorn Linux (Ubuntu) amb llenguatge de programació Python i utilitzant la llibreria de visió artifical OpenCV per a processar les dades sobre un ordinador portàtil convencional. Gràcies a la capacitat del sensor Kinect de capturar dades de profunditat d’una escena es poden determinar les posicions i trajectòries dels objectes en 3 dimensions, el que implica poder realitzar una anàlisi complerta a temps real d’una imatge o d’una seqüencia d’imatges. El procediment de reconeixement que es planteja es basa en la segmentació de la imatge per poder treballar únicament amb la mà, en la detecció dels contorns, per després obtenir l’envolupant convexa i els defectes convexos, que finalment han de servir per determinar el nombre de dits i concloure en la interpretació del gest; el resultat final és la transcripció del seu significat en una finestra que serveix d’interfície amb l’interlocutor. L’aplicació permet reconèixer els números del 0 al 5, ja que s’analitza únicament una mà, alguns gestos populars i algunes de les lletres de l’alfabet dactilològic de la llengua de signes catalana. El projecte és doncs, la porta d’entrada al camp del reconeixement de gestos i la base d’un futur sistema de reconeixement de la llengua de signes capaç de transcriure tant els signes dinàmics com l’alfabet dactilològic.

Correcció postural esportiva utilitzant un sensor Kinect

Aquest projecte s’emmarca dins de l’àmbit de la visió per computador, concretament en la utilització de dades de profunditat obtingudes a través d’un emissor i sensor de llum infraroja.El propòsit principal d’aquest projecte és mostrar com adaptar aquestes tecnologies, a l’abast de qualsevol particular, de forma que un usuari durant la pràctica d’una activitat esportiva concreta, rebi informació visual continua dels moviments i gestos incorrectes que està realitzant, en base a uns paràmetres prèviament establerts.L’objectiu d’aquest projecte consisteix en fer una lectura constant en temps real d’una persona practicant una selecció de diverses activitats esportives estàtiques utilitzant un sensor Kinect. A través de les dades obtingudes pel sensor Kinect i utilitzant les llibreries de “skeleton traking” proporcionades per Microsoft s’haurà d’interpretar les dades posturals obtingudes per cada tipus d’esport i indicar visualment i d’una manera intuïtiva els errors que està cometent en temps real, de manera que es vegi clarament a quina part del seu cos realitza un moviment incorrecte per tal de poder corregir-lo ràpidament. El entorn de desenvolupament que s’utilitza per desenvolupar aquesta aplicació es Microsoft Viusal Studio 2010.El llenguatge amb el qual es treballarà sobre Microsoft Visual Studio 2010 és C#