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«Entwicklung eines Tools zur Aufzeichnung und Wiedererkennung von Körper-Posen und -Gesten Fakultät Technik und Informatik Faculty of Engineering ...»

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Bachelorarbeit

Michael Zajonz

Entwicklung eines Tools zur Aufzeichnung und

Wiedererkennung von Körper-Posen und -Gesten

Fakultät Technik und Informatik Faculty of Engineering and Computer Science

Studiendepartment Informatik Department of Computer Science

Michael Zajonz

Entwicklung eines Tools zur Aufzeichnung und

Wiedererkennung von Körper-Posen und -Gesten

Bachelorarbeit eingereicht im Rahmen der Bachelorprüfung

im Studiengang Bachelor of Science Angewandte Informatik am Department Informatik der Fakultät Technik und Informatik der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg Betreuender Prüfer: Prof. Dr. Birgit Wendholt Zweitgutachter: Prof. Dr. Andreas Meisel Eingereicht am: 20. November 2014 Michael Zajonz Thema der Arbeit Entwicklung eines Tools zur Aufzeichnung und Wiedererkennung von Körper-Posen und

-Gesten Stichworte NUI, Körperposen, Körpergesten, Posen, Gesten, Aufzeichnung, Erkennung, Kinect, Skelett Kurzzusammenfassung Diese Arbeit bietet eine Softwarelösung für das Problem der Aufzeichnung und Wiedererkennung von Körperposen und -gesten. Auf Basis einer ausführlichen Betrachtung der theoretischen Grundlagen wird der gewählte Lösungsansatz gegen vergleichbare Arbeiten abgegrenzt und die Auswahl begründet. Das Ergebnis der Arbeit – ein Softwarepaket aus Programmbibliothek zur Erkennung eines de nierten Posen-/Gestenrepertoires, sowie ein Werkzeug zur Anfertigung eines solchen Repertoires – wird detailliert beschrieben. Die Grundlage des gewählten Ansatzes liegt in der Erkennung/Aufzeichnung von Schlüsselposen auf Basis eines von einem optischen Sensor bereitgestellten Skelett-Modells. Anhand eines BeispielRepertoires wird die Leistungsfähigkeit der Lösung mit Hinblick auf Trainingsumfang und Erkennungsqualität abgeschätzt. Der Anhang bietet unterstützende Dokumentation, die die primären Anwendergruppen (Informatiker und Interaktionsdesigner) an die Verwendung des im Rahmen dieser Arbeit entstandenen Softwarepakets heranführt.

Michael Zajonz Title of the paper Development of a toolkit for the recording and recognition of human poses and gestures Keywords NUI, human body poses, human body gestures, poses, gestures, recording, recognition, Kinect, skeleton Abstract This paper presents a software solution to the problem of recording ang recognizing human body poses and gestures. Based on a thorough review of the problem’s theoretical foundations a number of possible solutions are evaluated and the choices made justi ed. The result of this work is a software package made up of a program library for recognition of a given pose/gesture set, as well as a tool to create such a pose/gesture set and is described in detail.

The chosen approach takes a skeleton model from an optical sensor and uses that for detection and recording of key poses. Using an example pose/gesture set the performance of the solution is examined in regard to required trainig e ort and recognition quality. The appendix to this paper o ers supporting documentation to aid the primary target audience (Computer Scientists and Interaction Designers) in employing the created software package.

Dank Für die Unterstützung bei dieser Arbeit möchte ich mich hier vor allem bei Prof. Dr. Birgit Wendholt bedanken. Trotz vollem Terminplan fand sich immer Zeit für o ene Fragen und wertvolles Feedback. Konstruktive Kritik kann auch einfach mal Lachen sein.

Und nicht zu vergessen Freunde und Familie, die einem wochenlange Vernachlässigung verzeihen und wo es geht Kraft spenden und Unterstützung bieten. Last but not least auch einen besonderen Dank an Jens Vielhaben, der es mir auf weite Strecken überhaupt erst möglich gemacht hat, die Augen auf mein Ziel gerichtet zu halten.

Inhaltsverzeichnis

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Computersysteme dringen immer weiter in das Alltagsleben der Menschen vor und nehmen dort unterschiedlichste Rollen ein. Ebenso vielfältig sind die Mechanismen, mit denen die Benutzer mit den Computersystemen in Interaktion treten können. Dabei muss in vielen Fällen die Bedienung dieser Systeme jedoch zunächst erlernt werden. Gerätehersteller stehen vor der Herausforderung, die Bedienung so einfach und intuitiv wie möglich zu gestalten. Der wachsende Funktionsumfang vieler Geräte verschärft dieses Problem.

Der heute nahezu allgegenwärtige Touchscreen illustriert sehr gut die Richtung, in die sich die Entwicklung von Benutzerschnittstellen bewegt. Der Tastenumfang wird reduziert, Gerätefunktionen werden direkter angesprochen. Der Benutzer zeigt und tippt auf die Funktion von Interesse. Er muss nicht länger mittels verschiedener Tasten eine Art Cursor bewegen, um eine auszuführende Funktion zuvor auszuwählen. Eingabe- und Ausgabe-Geräte verschmelzen, die Interaktion mit dem Gerät wird mehr und mehr eine direkte Interaktion mit dem Inhalt.

Solche „direkten“, gestenbasierten Benutzerschnittstellen fallen unter die Bezeichnung „Natural User Interface“ (NUI).

Der nächste Schritt stellt die kontaktlose Bedienung dar. Solche Bedienkonzepte erfordern ein Umdenken in der Gestaltung der Interaktion mit der (zu bedienenden) Umwelt. Alte Lösungen werden unpraktisch, neue Lösungen etablieren sich und ganz neue Anwendungen werden ermöglicht. Der Schlüssel zu einer e zienten, leicht erlernbaren und bequemen Bedienung bleibt allerdings ihre Intuitivität. Um diese Intuitivität realisieren zu können, kann nicht auf ein „halbwegs passendes“ Gestenrepertoire zurückgegri en werden, es muss eines auf die jeweilige Anwendung zugeschnittenes sein.





Zur e ektiven Entwicklung solcher Bedienkonzepte auf Basis von Freiraum-Gesten sind Hilfsmittel nötig, die es erlauben, solche Freiraum-Gesten schnell und unkompliziert de nieren und wiedererkennen zu können. Mit der Vereinfachung des Umgangs mit dieser Technologie wächst auch ihre Akzeptanz bei Entwicklern und Anwendern. Dabei geht es aber nicht nur um die Steigerung der Bequemlichkeit in verschiedenen Anwendungen. Kontaktlose GestenBedienung macht verschiedene Anwendungen in Medizin, Chemie oder Biologie überhaupt erst möglich.

–  –  –

Im Folgenden wird die Zielsetzung dieser Arbeit konkretisiert und ihr allgemeiner Aufbau kurz erläutert.

1.1. Zielsetzung Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Programmbibliothek zur Erkennung von Körperposen und -gesten, sowie eines zugehörigen Werkzeugs zum Aufbau des von der Programmbibliothek wiedererkennbaren Posen- und Gestenrepertoires. Die Nutzer der Bibliothek können mit diesem Werkzeug also eigene Gesten und Posen aufzeichnen, so dass sie diese dann verwenden können. Diese Aufzeichnung soll lediglich aus mehrmaligem Durchführen einer Geste oder Einnehmen einer Pose bestehen.

Da es um Freiraum-Gesten des menschlichen Körpers geht soll die Grundlage der Aufzeichnung und Erkennung ein bereitgestelltes Modell des Benutzer-Skeletts sein. Die Erzeugung eines solchen Modells soll keine Präparation des Benutzers erfordern. Sie ist an sich zwar nicht Gegenstand dieser Arbeit, muss aber auf Grund der gestellten Anforderungen dennoch beachtet werden.

Bei der Programmbibliothek zur Posen- und Gestenerkennung und des Aufnahme-Werkzeugs soll das Augenmerk auf zwei wesentliche Aspekte gelegt werden: Sie sollen einfach zu bedienen sein, und sie sollen sich in auf vielfältige Weise in unterschiedliche Umgebungen einbinden lassen. Es sollen keinerlei Kenntnisse von Mechanismen zur Körperposen- oder Gestenerkennung vorausgesetzt werden. Dies ist wichtig, um Hürden beim Einsatz der Bibliothek und des Aufnahme-Werkzeugs abzubauen.

Der Einsatz der Programmbibliothek soll unter einer möglichst großen Anzahl von Hard- und Softwareumgebungen möglich sein. Das selbe ist wünschenswert für das Aufnahme-Werkzeug, dort jedoch etwas weniger wichtig, da ein Aufgenommenes Posen- und Gestenrepertoire ein austauschbares Ganzes bilden soll.

1.2. Gliederung Der Aufbau dieser Arbeit und Gegenstand der einzelnen Kapitel sind im Folgenden näher beschrieben.

Kapitel 2 bietet eine weiterführende Einführung in das Themengebiet und betrachtet die einzelnen Bestandteile der im Rahmen dieser Arbeit zu lösenden Aufgabe. Hierzu werden auch allgemeine Möglichkeiten zur Erstellung des benötigten Skelett-Modells diskutiert und die letzten Endes einzige in Frage kommende Technik vorgestellt. Im Anschluss folgt eine detaillierte

1.2. Gliederung

Betrachtung und Bewertung einzelner für Zwecke der Posen- und/oder Gestenerkennung prinzipiell verwendbarer Verfahren. Ziel ist die Auswahl eines geeigneten Verfahrens, das die Grundlage für den weiteren Verlauf der Arbeit bildet. Abgerundet wird dieser Überblick durch eine kurze Vorstellung von bereits existierenden Lösungen, die sich in diesem Themengebiet bewegen.

Anschließend werden in Kapitel 3 die Anforderungen an das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte System konkretisiert. Kapitel 4 beschreibt den funktionalen und strukturellen Entwurf dieses Systems im Detail. Die Umsetzung dieses Entwurfs und die dabei getro enen Designentscheidungen werden ausführlich in Kapitel 5 erläutert.

Abschließend bietet Kapitel 6 eine Evaluation des entwickelten Systems, um das Erreichte mit einigen Zahlen zu untermauern, bevor 7 die Ergebnisse dieser Arbeit nochmals zusammenfasst und einen Ausblick auf mögliche anschließende Arbeiten bietet.

Die Anhänge dieser Arbeit liefern eine Reihe technischer Details, die in dieser Genauigkeit für das Verständnis des Textes nicht nötig sind. Auf diese Anhänge wird an den entsprechenden Stellen verwiesen. Sie sind, wie auch die entstehende Software, in englischer Sprache, um ein größtmögliches Publikum zu erreichen.

2. Verwandte Arbeiten

Systeme zur Posen- oder Gestenerkennung arbeiten prinzipiell zwei-stu g: Als erstes müssen Körperteile o.ä. überhaupt als solche identi ziert und lokalisiert werden. Aufgrund der Vielzahl möglicher Freiheitsgrade (Orientierung, Position, Bewegung, Kleidung/Hautfarbe,... ) ist dies keine triviale Aufgabe. Als zweites müssen die auf erster Ebene gewonnenen Informationen über eine vermeintliche Pose bzw. Geste beurteilt und z.B. mit einem bekannten Repertoire abgeglichen werden. (Kota u. a., 2009) Diese beiden Aufgaben/Stufen sollen im Rahmen dieser Arbeit als „Modellbildung“ und „(Gesten-)Erkennung“ bezeichnet werden.

Um die nachfolgenden Beschreibungen etwas zu entwirren wird hier zunächst die Betrachtung von Körperposen neben den Körpergesten nicht immer wieder aufs neue erwähnt. Dem liegt die Annahme zu Grunde, dass von Betrachtung der Eingabedaten bis hin zu einer Gestenrepräsentation das Abstraktionsniveau zunimmt und die einzelnen Abstraktionsschritte aufeinander aufbauen. In solch einer Hierarchie wäre die Posenerkennung unterhalb der Gestenerkennug anzusiedeln. An dem Punkt, an dem die Arbeit mit Gesten betrachtet wird, wird also davon ausgegangen, dass Posen-Informationen verfügbar sind und das untergeordnete Problem darstellen. Die Betrachtung von Posen braucht so nur an den Punkten erfolgen, an denen diese tiefergehenden Informationen auch hilfreich sind.

Ein Gesten-Repertoire, auf welches zurückgegri en werden soll, muss den verschiedenen Verfahren in jeweils geeigneter Form antrainiert werden. Wie dieses Training bzw. die Aufzeichnung von wiederzuerkennenden Gesten aussieht unterscheidet sich von Erkennungsverfahren zu Erkennungsverfahren. Die für ein bestimmtes Erkennungsverfahren vorgesehenen Trainingsverfahren werden in Abschnitt 2.2 zusammen mit diesem erklärt.

Zunächst jedoch soll in Abschnitt 2.1 ein Überblick über verschiedene Verfahren zur Modellbildung gegeben werden. Daran schließt sich dann in Abschnitt 2.2 die Vorstellung jeweils zweckmäßiger Erkennungsverfahren an. Dabei liegt der Fokus auf Ansätzen, die dem Zeil dieser Arbeit prinzipiell dienlich sein könnten. Verfahren die prinzipbedingt ungeeignet sind werden nur der Vollständigkeit halber kurz angerissen.

2. Verwandte Arbeiten

2.1. Modellbildung Der Schritt der Modellbildung dient dazu, die in irgendeiner Weise gewonnen Rohdaten in eine Form zu überführen, auf der das System in einem weiteren Schritt dann e ektiv die eigentliche Erkennungsaufgabe durchführen kann. Im Grunde handelt es sich dabei um Techniken zum sog.

Motion Capturing, also der Aufzeichnung von Bewegungsabläufen (Moeslund und Granum, 2001).

Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Tool soll ohne weitere Vorbereitungen mit beliebigen Personen arbeiten können. Für die erste Stufe unseres Systems kommen daher nur optische markierungslose Verfahren in Frage 1, da andere Verfahren meist eine Präparation des Beutzers mit Sensoren erfordern (vgl. Abschnitt 2.1.1). Besonders geeignet als Grundlage für die Aufzeichnungs- und Erkennungsaufgabe ist ein in Echtzeit erstelltes Skelett-Modell, dessen Hauptmerkmale ausgewählte Gelenke und Gliedmaßen des menschlichen Skeletts repräsentieren (Johansson, 1973; Wang u. a., 2003). Die Menge der in Frage kommenden Verfahren schränkt sich daher weiter ein auf optische markierungslose merkmalsbasierte Verfahren.

Abbildung 2.1 gibt eine einfache Übersicht über die verschiedenen Arten von Verfahren zur Modellbildung. Aus den einzelnen Kategorien werden, zusammengefasst nach Relevanz für die vorliegende Aufgabenstellung, einige Verfahren vorgestellt und bewertet. Grundsätzlich ist es so, dass der Weg, auf dem das Skelettmodell erzeugt wird, nicht Gegenstand dieser Arbeit ist. Dieser Abschnitt soll mehr einen Überblick über vorhandene Ansätze geben um die Abgrenzung dieser Arbeit abzurunden als alle vorhandenen Ansätze im Detail vorzustellen.

2.1.1. Für die Arbeit nicht relevante Verfahren Die im Folgenden beschriebenen Verfahren eignen sich aus verschieden Gründen nicht für diese Arbeit. Dennoch sollen Sie hier der Vollständigkeit halber Erwähnung nden.

Nicht-optische Verfahren Zu den nicht-optischen Verfahren zählen z.B. Inertialsysteme, Exoskelettsysteme und magnetsiche Systeme. Eingesetzt werden sie in Medizin und Unterhaltungsindustrie (Motion Capturing für Animation).

Inertialsysteme arbeiten mit Beschleunigungssensoren und Gyroskopen. Diese werden, z.B.



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