Admin المدير
عدد المساهمات : 1955 تاريخ التسجيل : 09/11/2012 العمر : 33 الموقع : https://khenchelauniv.roo7.biz/
| موضوع: كشف حركة الإنسان... الخميس نوفمبر 29, 2012 3:52 pm | |
| كشف حركة الانسان Human Motion Detection & Tracking
يعتبر ربط الحاسوب بالوسط المحيط من أهم التطبيقات التي يبنى عليها الكثير من التطبيقات المتنوعة من حقول التطوير والأبجاث وصولاً إلى التطبيقات الأمنية والعسكرية.
وتعتبر أنظمة المراقبة من أهم التطبيقات الأمنية لكثير من المؤسسات الحكومية والمدنية على وجه السواء، فمثلاً يجب أن يمتلك كل مصرف نظام مراقبة يطلق إنذاراً عند اقتراب أحد الزبائن مثلاً من منطقة محظورة. استقطب هذا النوع من التطبيقات العديد من الباحثين الذين أجروا العديد من الدراسات والأبحاث ووضعوا خوارزميات كشف حركة تعمل بالزمن الحقيقي، ولم يكتفوا بكشف الحركة فقط بل اهتموا بكشف نوع الغرض المتحرك وتصنيفه إلى سيارة، إنسان، مجموعة أشخاص،..... يقدم نظام المراقبة المثالي تحليلاً كاملاً لحركة كافة الأغراض المتحركة أمام كاميرا المراقبة، لكن هذا الأمر لا يمكننا تحقيقه في الوقت الحاضر، لذلك تكتفي عادة أغلب نظم المراقبة بكشف وتحليل حركة البشر وذلك إما لأسباب أمنية كمراقبة السجون مثلاً أولأسباب البحث كتحليل حركات الأطفال ومشية الإنسان Gait Analysis على سبيل المثال. يكتسب كشف الحركة البشرية وملاحقتها أهمية خاصة لكونه إحدى المهام الأساسية لعدد كبير من أنظمة الرؤية الحاسوبية Computer Vision. يمكن أن تقدم هذه النظم فوائد كبيرة في مراقبة تصرفات الناس في بيئة حقيقية وتحليل ودراسة هذه التصرفات. نحتاج لمثل هذه النظم كون المراقب البشري يبدأ بفقدان تركيزه تدريجياً مع زيادة ساعات العمل حيث قدرت بعض الدراسات انخفاض التركيز الإنسان بحوالي بعد ساعة واحدة من بدء العمل، فمثلاً في حالة مراقبة مخرج طوارئ لبناء ما فإن الحركة قد تحدث مرة أو مرتين في السنة، وذلك عند محاولة أحد المتسللين اقتحام المبنى، لذلك يجب علينا توظيف عدد من المراقبين وتحمل نفقاتهم وقد نحتاجهم فقط مرة أومرتين، هذه من الحالات التي من الأفضل تطبيق نظام مراقبة حاسوبي.
وبالتالي، نحن أمام بناء نظام حاسوبي لكشف الحركة، بالزمن الحقيقي، اعتماداً على كاميرا مثبتة على منصة متحركة، ويعمل النظام في ظروف مختلفة كتصوير داخلي أو خارجي، بالإضافة إلى تغيرات الإضاءة والحركات المتكررة والبطيئة في المشهد كحركة الأشجار وغيرها.
أنظمة كشف الحركة: يوجد عدد من الأنظمة البصرية الناجحة لاكتشاف الأشخاص وملاحقتهم والتعرف عليهم، وتستخدم هذه الأنظمة ضمن بيئة منمطة ومجال يمكن أن يتم فيه تحديد السلوك البشري المتوقع، مما يخفف من تعقيد المسألة. نذكر من هذه النظم:
نظام Pfinder: يستخدم نموذجاً إحصائياً متعدد الطبقات يعتمد على اللّون والشكل للحصول على تمثيل للرأس والأيدي في مجال واسع من الوضعيات وزوايا الرؤية، غير أن النظام يفترض وجود شخص واحد في المشهد.
نظام W يستخدم مزيجاً من تحليل للشكل وتحليل لحركته لتحديد الأشخاص والأعضاء البشرية (الرأس، اليد، القدم، الجذع). يعتمد النظام على إيجاد نماذج للأشكال البشرية التي يمكن ملاحقتها أثناء حركتها، وذلك باستخدام نماذج قد لا تكون فعالة في حالة وجود عدة أجسام متحركة متداخلة.
أما نظام David Moore: لاكتشاف الحركة البشرية وملاحقتها فيستخدم ملاحقة الخصائص النقطية (point feature) مقروناً بنمذجة إحصائية للحركة. تضعف فعالية هذه الطريقة في حال وجود ضجيج في المشهد.
طور Laszlo Havasi وآخرون نظام التعرف على المشاة باستخدام طريقة derived third-order symmetry of legs، والتي تعتمد على نموذج مبسط للتناظر المميز لساقي الشخص المتحرك.
كما وضع Broggi وآخرون نظاماً لاكتشاف المشاة بالاعتماد على الشكل، وهو نظام يحدد الأغراض ذات الشكل البشري باستخدام نموذج رقمي ثنائي البعد لشكل الرأس البشري.
إن للأنظمة المذكورة أعلاه عيوباً رئيسية هي:
• تختص بالبشر، فهي تستخدم السمات البشرية كالرأس وشكل الجسم وتناظر الساقين والنماذج الإحصائية، مما يجعلها تقتصر على الأشكال البشرية بحيث لا يمكن استخدامها في تحليل سلوك الأغراض المتحركة.
• تحتاج إلى عدد كبير من العينات المنتمية للغرض نظراً لطبيعة النموذج القائمة على الشكل، مما يؤدي إلى تصنيف خاطئ للأغراض الصغيرة. يمكن تجاوز جزء من هذه العيوب باستخدام نموذج الهيكل النجمي (star skeleton model).
ملاحظة حركة المفاصل
بنية نظام كشف حركة إنسان ومراقبتها:
يتألف النظام من عدة مراحل، حيث يتم أولاً بناء نموذج للخلفية Background Model، ويتم تجديد هذا النموذج Background Model Maintenance، ومن ثم حساب الحصول على صورة المقدمةForeground Image والتي تمثل مناطق الحركة، وذلك باستخدام عملية طرح الخلفية Background Subtraction. يتم بعد ذلك التخلص من الضجيج باستخدام المعاملات المورفولوجية Morphological operators، ثم تطبق خوارزمية لإيجاد حواف contour الأشكال المتحركة، ثم تُستخرج الخصائص التي سيتم تعقبها في الأغراض المتحركة Feature Extraction، ومن ثم، تُستخدم النمذجة لكشف نوع الجسم المراد التعرف عليه البشر مثلاً. وأخيراً، يتم تحريك الكاميرا لملاحقة الجسم المراد تعقبه.[/size]
| |
|