인간의 움직임에는 어떤 기계도 이룰 수 없는 유연성과 다양성이 있다. 인간의 움직임에 대한 분석 및 인식 기술은 인공 지능 및 패턴 인식 분야에서 새로운 연구 방향이 되었다. 의료 재활 공학, 모션 감지 게임, 영화 및 텔레비전, 가상 현실, 운동학 분석 및 기타 분야에서 인간의 움직임 분석 및 인식 기술이 널리 사용되어 큰 가치를 창출했다.
Jilin Radio and TV University는 수업 중 학생들의 행동과 움직임에 대한 연구에 NOKOV 모션 캡처 시스템을 사용했다. 광학 모캡 카메라의 도움으로 3차원 공간에서 마커의 좌표를 얻고 이 마커를 손목, 팔뚝, 팔꿈치, 큰 팔, 머리 등과 같은 인체의 주요 노드 위치에 부착하여 인체의 3D 모션 모델을 재구성한다. 수업 중 학생들의 행동은 정적, 손 들기, 옆으로, 일어서기, 머리 돌리기 및 기타 행동으로 요약될 수 있다. 각 동작은 수평 가속도, 수직 가속도, 몸통 굴곡 각도, 관절 각도 등과 같은 공간 자세의 고유한 특성 값에 해당한다.
본 연구에서는 NOKOV 모션 캡쳐 시스템을 이용하여 많은 특징 데이터를 수집하였으며, 수업 중 학생들의 행동은 특징 값에 따라 역으로 나타났다. 모션 캡처 소프트웨어에서 수집한 데이터는 실시간으로 컴파일된 프로그램으로 전송되고 프로그램은 이러한 특성 값의 변경을 인식한 다음 현재 동작을 판단하고 해당 프롬프트를 표시한다. 예를 들어, 학생이 수업 중에 손을 들면 NOKOV 모션 캡처 시스템이 이 동작을 정확하게 캡처하고 그 특성을 프로그램에 보낸다. 이 프로그램은 특성 값의 변화를 감지하고 학생이 손을 들었다고 판단하고 조명이나 기타 방법을 통해 학생이 손을 들었다는 것을 교사에게 상기시킨다.
인간의 움직임에 대한 분석 및 인식은 복잡한 프로젝트이며, 사람과 환경 간의 원활한 의사 소통 및 자유로운 상호 작용을 달성하기 위해 자세, 제스처 및 기타 상호 작용을 통해 상호 작용의 새로운 방식을 만든다. NOKOV 모션 캡처 시스템은 캡처 정확도가 높고 인체 주요 부분의 움직임 데이터를 진정으로 기록할 수 있어 인체 움직임 인식을 위한 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공한다.
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