DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE PARA MAPEAMENTO E MONITORAMENTO DOS MOVIMENTOS DO CORPO HUMANO A PARTIR DO MICROSOFT KINECT – NOVAS POSSIBILIDADES
PARA A CLASSIFICAÇÃO FUNCIONAL
Leonardo Vinicius Kaminski Ferreira / UP José Carlos da Cunha / UP Maria de Fátima Fernandes Vara / UP Giancarlo de França Aguiar / UP [email protected] Palavras-Chave: Classificação Funcional, Engenharia da Computação, Kinect.
RESUMO
A classificação funcional determina a elegibilidade do atleta para um determinado esporte e sua alocação em uma classe para a competição. Os testes de força muscular e amplitude de movimento são utilizados em diversas modalidades paralímpicas. Entretanto, a amplitude de movimento pode ser mensurada visualmente. O desenvolvimento de novas tecnologias pode contribuir para a máxima eficiência e desempenho do classificador funcional. Uma possibilidade é o Microsoft Kinect, sensor utilizado no Xbox 360, munido de uma câmera, sensor infra vermelho e microfone. O Kinect possui uma interface dedicada ao reconhecimento de gestos e movimentos do corpo humano, para tanto, a Microsoft disponibiliza um SDK(Software Development Kit) de código aberto. A partir desta base de desenvolvimento livre e de algumas API’s(Application Programming Interface), pode-se desenvolver um software com o objetivo de mapear e monitorar pontos no corpo humano, cada um com coordenadas nos eixos x, y e z, as mesmas são salvas em um banco de dados, as quais, posteriormente, são usadas para avaliar a qualidade dos movimentos corporais durante a prática de esportes, ou seja, mais eficiência no processo. Este projeto apresenta o Kinect como proposta de melhoria no desempenho do classificador funcional; mais precisão e eficiência durante o processo de Classificação Funcional.
INTRODUÇÃO
A prática do esporte paralímpico no Brasil e no mundo é crescente, e motiva cada vez mais pessoas especiais à prática de esportes, melhorando muito a qualidade de vida das mesmas. Com a proposta de ajudar cada vez mais pessoas especiais a melhorar sua
qualidade de vida, e constatando a necessidade de proporcionar qualidade de treinamento e análise do movimento. Para tanto, está sendo desenvolvido um software baseado na plataforma sensorial do Microsoft Xbox 360 [1], o Kinect. O Microsoft Kinect é um sensor utilizado no Xbox 360, munido de uma câmera, sensor infravermelho e microfone. O Kinect possui uma interface dedicada ao reconhecimento de gestos e movimentos do corpo humano, e por sua vez, já é usado em muitos outros projetos que têm como objetivo melhorar a qualidade de vida do ser humano, como por exemplo, reabilitação de pessoas com traumas graves, educação de crianças com síndromes, entre outros. Especificamente, este projeto objetiva o desenvolvimento de um software para mapeamento e monitoramento dos movimentos do corpo humano a partir do Microsoft Kinect.
MÉTODOS
O projeto consiste no desenvolvimento de um software para monitoração de movimento, a partir da plataforma livre do Microsoft Kinect, utilizando os recursos de hardware e software oferecidos pelo sistema. Nesta primeira fase, para a análise do movimento, os sensores do Kinect foram posicionados frontalmente de forma a capturar e mapear a posição de quatorze pontos nos membros superiores: ombro, cotovelo, punho, mão, espinhas ilíacas antero-superiores, todos bilateralmente; glabela, manúbrio esternal, apêndice xifoide e cicatriz umbilical, estes passando num plano médio-sagital; todos as junções identificadas pelo Kinect, podem ser observados na Figura 1 ilustrada a seguir.
Uma vez instalado e configurado o sistema, o atleta é posicionado em frente ao mesmo; faz-se o teste para averiguação da qualidade de aquisição e identificação dos pontos. É importante salientar a necessidade de utilização de cores contrastantes pelo atleta a fim de não gerar falsas identificações, que podem prejudicar o processo.
Com o desenvolvimento deste trabalho, espera-se a validação dos resultados obtidos com os testes que serão realizados, e a partir deste ponto, a realização de uma avaliação pelo Comitê de Medicina, legitimando biologicamente o estudo. De posse destes estudos, serão coletados, tratados e analisados os dados, para uma comparação com os resultados que laboratórios de alto nível conseguem obter. Com isso, pretende-se fazer os cálculos para que os pontos coletados pelo software representem movimentos gráficos que possam ser compreendidos por médicos, fisioterapeutas e educadores físicos. Criando assim, ao final de todo o processo, uma solução com tecnologia embarcada, que possa cumprir as necessidades de um laboratório avançado, porém com um custo final possivelmente menor.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Existe um conjunto de etapas no desenvolvimento desta pesquisa, onde duas delas já foram executadas e serão tratadas aqui, são elas: fase inicial de coleta de dados e fase inicial de comparação dos resultados obtidos.
Na primeira etapa, foram capturados e armazenados vários tipos de movimentos com os membros superiores em diferentes velocidades, como por exemplo: ****, ****, ****, *****. Na coleta dos dados, foi usado apenas um sensor de movimento Microsoft Kinect, devido à fase inicial em que o projeto se encontra, porém nas próximas etapas serão utilizados dois sensores, para que se possa verificar a existência de maior precisão ou não, e também para a criação de um modelo 3D de todos os movimentos, que poderá ser interpretado espontaneamente por médicos, fisioterapeutas e educadores físicos.
Após a realização de poucos testes com integrantes da equipe, foram observados alguns fatores de comparação: o sistema apresenta mais eficácia em movimentos mais lentos, podendo ter um desempenho dinâmico em movimentos rápidos com a utilização de dois sensores (próxima etapa de projeto); é mais apropriado para a investigação de movimentos simples, o que é excelente para auxiliar os classificadores funcionais nos testes de amplitude de movimento com os atletas paralímpicos.
Para a obtenção dos ângulos de alguns movimentos captados através do sensor de monitoramento Microsoft Kinect, foram usados alguns conceitos de geometria analítica, tais como: vetores e ângulos entre dois vetores. Sabemos que o ângulo cosseno de θ entre um vetor ⃗v e outro ⃗w , é representado pela seguinte equação:
cos θ= ⃗v . ⃗w
|⃗v||⃗w| , então podemos deduzir que o ângulo θ é: θ=arccos ⃗ v . ⃗w
|⃗v||⃗w| . Sendo assim, conseguimos obter os ângulos do movimento. O sistema apresentou ótimos resultados, como por exemplo, em um movimento onde esperava-se um ângulo de 180 graus, o Kinect conseguiu obter 178,32 graus (ou seja, uma aproximação de 99,07%), como valor de amplitude do movimento.
CONCLUSÃO
Este resumo ilustra uma análise inicial do mapeamento e monitoramento dos gestos humanos através do sensor Microsoft Kinect, que se mostra como uma possível alternativa mais viável e acessível para a realização de estudos do movimento humano. Também são apontados alguns pontos comparativos, que serão explorados e comparados com sistemas de maior custo e tecnologia embarcada ao longo do desenvolvimento do projeto.
O sistema apresentou fidelidade aceitável quanto às variações de ângulos entre os membros analisados (em média 99% de precisão). Entretanto, existem inúmeros testes e aprimoramentos que precisam ser feitos como continuidade do projeto, estes poderão comprovar a eficácia e eficiência do sistema para auxiliar os classificadores funcionais na análise funcional de cada atleta.
REFERÊNCIAS
[1] Chien-Yen Chang, Belinda Lange, Mi Zhang, Sebastian Koenig, Phil Requejo, Noom Somboon, Alexander A. Sawchuk, and Albert A. Rizzo (2012) "Towards Pervasive Physical Rehabilitation Using Microsoft Kinect", International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, San Diego, California.
[2] Kinect for Windows. (2012). Kinect for Windows Features. Disponível em: <http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/>. Acesso em: 22 jul. 2014.
[3] Kinect-Wikipedia. Disponível em:<http://en.wikipedia.org/wiki/Kinect>. Acesso em: 22 jul. 2014.
[4] L. Xia, C.-C. Chen, and J. K. Aggarwal (June, 2011) "Human Detection Using Depth Information by Kinect", International Workshop on Human Activity Understanding from 3D Data in conjunction with CVPR (HAU3D), Colorado Springs, CO.
[5] Zatsiorsky V.M. (2002) “Kinetic of Human motion” Kinetics of Human Motion. Champaign, IL: Human Kinetics.
