Reconocimiento automático de posiciones de artes marciales usando cámaras RGB-D

Abstract

En el presente proyecto se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para poder reconocer correctamente 8 posiciones de artes marciales, con la posibilidad de determinar su pertenencia a una forma específica. El sistema implementado se compone de una aplicación desarrollada en su totalidad en C ++, la cual tiene 2 modos, uno de entrenamiento y otro de pruebas. En el modo de entrenamiento se adquieren datos de articulaciones y ángulos para construir la base de datos, los cuales se utilizan para el sistema posterior. En el modo de pruebas se genera un modelo del clasificador SVM que se usa para predecir las posiciones, a partir de las últimas tres posiciones el sistema decide si corresponda a una forma. La aplicación hace uso de las librerías para el manejo del clasificador libsvm, sqlite3 para el manejo de la base de datos y también usa el SDK del Kinect para obtener la información de las articulaciones. Se construyó una base de datos que contiene la información para el sistema de 800 muestras, 100 por posición. También se han incluido 800 entradas, 100 por posición, pero estas se han logrado por dos tipos de personas, con niveles de habilidad diferentes en artes marciales (para principiantes y expertos) para comparar los resultados obtenidos. Por ultimo con los datos de las pruebas, la aplicación se valida haciendo uso del porcentaje de acierto del clasificador.

In the present project an automatic learning algorithm is used to correctly recognize 8 positions of martial arts, with the possibility of determining their belonging to a specific form. The implemented system consists of an application developed entirely in C ++, which has 2 modes, one for training and another for testing. In the training mode, joint data and angles are acquired to build the database, which are used for the subsequent system. In the test mode, a model of the SVM classifier is generated that is used to predict the positions, from the last three positions the system decides if it corresponds to a form. The application makes use of the libraries like libsm for handling the classifier, sqlite3 for managing the database and also uses the Kinect SDK to obtain the information of the joints. A database containing information for the system of 800 samples, 100 per position was built. 800 entries have also been included, 100 per position, but these have been achieved by two types of people, with different skill levels in martial arts (for beginners and experts) to compare the results obtained. Finally with the data of the tests, the application is validated using the percentage of success of the classifier.