อัลกอริทึมท่าทางเคลื่อนไหว

คลัง GitHub ของโครงการ

การนำเสนอผลงานขั้นสุดท้ายของเราเมื่อเดือนธันวาคม 2020

เกี่ยวกับโครงการ

ในฐานะโครงการขั้นสุดท้ายสำหรับรายวิชาเบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (CSCI470) ภาคฤดูใบไม้ร่วงปี 2020 ที่ Colorado School of Mines ทีมของเรา ซึ่งประกอบด้วย Andrew Darling, Eric Hayes และตัวฉันเอง (Mehmet) ได้พัฒนาอัลกอริทึม “ท่าทางเคลื่อนไหว”

เป้าหมายคือการนำชุดข้อมูลโครงร่างร่างกายที่บันทึกโดยเซนเซอร์วัดความลึกมาจำแนกการกระทำของมนุษย์ เราไม่เพียงพัฒนาอัลกอริทึมหลักเท่านั้น แต่ยังพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้แบบง่ายเพื่อสาธิตความสามารถของอัลกอริทึมด้วย

อัลกอริทึมท่าทางเคลื่อนไหว ซึ่งเสนอครั้งแรกโดย Mihai Zanfir, Marius Leordeanu และ Cristian Sminchisescu เป็นวิธีการอันทรงพลังสำหรับการรู้จำและทำความเข้าใจการกระทำของมนุษย์จากข้อมูลโครงร่างร่างกายสามมิติได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

บทความ

การนำไปใช้ของเราอ้างอิงจากบทความ ท่าทางเคลื่อนไหว: ตัวบ่งบอกจลนศาสตร์สามมิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรู้จำและตรวจจับการกระทำที่มีความหน่วงต่ำ (PDF) โดย Mihai Zanfir, Marius Leordeanu และ Cristian Sminchisescu

ชุดข้อมูล

โมเดลของเราได้รับการฝึกและทดสอบบน ชุดข้อมูล MSR DailyActivity 3D เรามุ่งเน้นการกระทำต่อไปนี้จากชุดข้อมูล:

ตัวอย่างส่วนติดต่อผู้ใช้

เราสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกที่เรียบง่ายเพื่อแสดงภาพประสิทธิภาพของอัลกอริทึมแบบเรียลไทม์ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกและฮาร์ดแวร์ที่ใช้ โปรดดูไฟล์ README.md ในไดเรกทอรี /movingpose/gui/ ของคลังโครงการ