मोशन विश्लेषण

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मोशन विश्लेषण का उपयोग कंप्यूटर विज़न, छवि प्रोसेसिंग, उच्च गति फोटोग्राफी और मशीन विज़न में किया जाता है जो उन विधियों और अनुप्रयोगों का अध्ययन करता है जिनमें छवि क्रम से दो या दो से अधिक निरंतर छवि जैसे, वीडियो कैमरा या उच्च-गति कैमरा द्वारा निर्मित संसाधित होते हैं। छवियों में स्पष्ट गति के आधार पर जानकारी उत्पन्न करने के लिए कुछ अनुप्रयोगों में, कैमरा दृश्य के सापेक्ष स्थिर होता है और वस्तुएँ दृश्य में इधर-उधर घूम रही होती हैं कुछ अनुप्रयोगों में दृश्य अधिक या कम स्थिर होता है और कैमरा गतिमान होता है और कुछ स्थितियों में कैमरा और दृश्य दोनों गतिमान होते हैं।

गति विश्लेषण प्रक्रिया सरलतम स्थिति में गति का पता लगाने के लिए हो सकती है अथार्त छवि में उन बिंदुओं को खोजे जहां कुछ चल रहा है। प्रसंस्करण के अधिक जटिल प्रकार समय के साथ छवि में वीडियो ट्रैकिंग के लिए हो सकते हैं समूह बिंदुओं के लिए जो ही कठोर वस्तु से संबंधित हैं जो दृश्य में चल रहे हैं या छवि में प्रत्येक बिंदु की गति की परिमाण और दिशा निर्धारित करने के लिए उत्पन्न होने वाली जानकारी अधिकांशतः अनुक्रम में विशिष्ट छवि से संबंधित होती है जो विशिष्ट समय-बिंदु के अनुरूप होती है किंतु फिर निकटतम छवियों पर भी निर्भर करती है। इसका अर्थ है कि गति विश्लेषण गति के बारे में समय-निर्भर जानकारी उत्पन्न कर सकता है।

गति विश्लेषण के अनुप्रयोग चूँकि विविध क्षेत्रों में पाए जा सकते हैं जैसे निगरानी, चिकित्सा, फिल्म उद्योग, मोटर वाहन दुर्घटना सुरक्षा[1] बैलिस्टिक[2] आग्नेयास्त्र जैविक विज्ञान[3] लौ प्रसार और कुछ उदाहरणों के नाम के लिए स्वायत्त वाहनों के नेविगेशन का अध्ययन करते हैं।

पृष्ठभूमि

एक पिनहोल कैमरे का सिद्धांत। किसी वस्तु से निकलने वाली प्रकाश किरणें छोटे से छेद से होकर छवि बनाती हैं।
गति क्षेत्र जो किसी 3D बिंदु की सापेक्ष गति से मेल खाता है।

एक वीडियो कैमरे को पिनहोल कैमरा के अनुमान के रूप में देखा जा सकता है जिसका अर्थ है कि छवि में प्रत्येक बिंदु कैमरे के सामने दृश्य में कुछ (सामान्यतः एक) बिंदु से प्रकाशित होता है सामान्यतः प्रकाश के माध्यम से दृश्य बिंदु प्रतिबिंबित होता है। प्रकाश स्रोत से दृश्य में प्रत्येक दृश्य बिंदु को सीधी रेखा के साथ प्रक्षेपित किया जाता है जो कैमरा एपर्चर से होकर गुजरती है और छवि के तल को काटती है। इसका अर्थ यह है कि विशिष्ट समय पर छवि में प्रत्येक बिंदु दृश्य में विशिष्ट बिंदु को संदर्भित करता है। इस दृश्य बिंदु की कैमरे के सापेक्ष स्थिति है और यदि यह सापेक्ष स्थिति बदलती है तो यह 3डी में सापेक्ष गति से मेल खाती है। यह सापेक्ष गति है क्योंकि इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह दृश्य बिंदु है या कैमरा या दोनों, जो चल रहे हैं। यह केवल तब होता है जब सापेक्ष स्थिति में परिवर्तन होता है कि कैमरा यह पता लगाने में सक्षम होता है कि कुछ गति हुई है। छवि में वापस सभी दृश्यमान बिंदुओं के सापेक्ष 3डी गति को प्रक्षेपित करके परिणाम गति क्षेत्र है छवि तल में उस बिंदु के वेग की दिशा और परिमाण के संदर्भ में प्रत्येक छवि बिंदु की स्पष्ट गति का वर्णन करता है। इस अवलोकन का परिणाम यह है कि यदि कुछ दृश्य बिंदुओं की सापेक्ष 3डी गति उनकी प्रक्षेपण रेखाओं के साथ होती है तो संबंधित आभासी गति शून्य होती है।

कैमरा प्रत्येक छवि बिंदु प्रकाश क्षेत्र पर प्रकाश की तीव्रता को मापता है। अभ्यास में डिजिटल कैमरा इस प्रकाश क्षेत्र को असतत बिंदुओं, पिक्सल पर मापता है, किंतु यह देखते हुए कि पिक्सेल पर्याप्त रूप से घने हैं पिक्सेल तीव्रता का उपयोग प्रकाश क्षेत्र की अधिकांश विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जा सकता है जो छवि तल पर पड़ता है। इसमें गति विश्लेषण की सामान्य धारणा यह है कि दृश्य बिंदुओं से परावर्तित प्रकाश समय के साथ नहीं बदलता है। परिणामस्वरूप यदि तीव्रता को छवि में किसी बिंदु पर देखा गया है, तो किसी और समय उसी तीव्रता को उस स्थिति में देखा जाएगा जो स्पष्ट गति के परिणामस्वरूप पहले वाले के सापेक्ष विस्थापित है। अन्य सामान्य धारणा यह है कि छवि में पिक्सेल पर पता लगाई गई तीव्रता में उचित मात्रा में भिन्नता होती है। इस धारणा का परिणाम यह है कि यदि छवि में निश्चित पिक्सेल के अनुरूप दृश्य बिंदु में सापेक्ष 3D गति है तो समय के साथ पिक्सेल की तीव्रता बदलने की संभावना है।

विधि

गति का पता लगाना

गति विश्लेषण के सबसे सरल प्रकारों में से छवि बिंदुओं का पता लगाना है जो दृश्य में गतिमान बिंदुओं को संदर्भित करते हैं। इस प्रसंस्करण का विशिष्ट परिणाम द्विआधारी छवि है जहां सभी छवि बिंदु (पिक्सेल) जो दृश्य में गतिमान बिंदुओं से संबंधित होते है जो 1 पर स्थित हैं और अन्य सभी बिंदुओं को 0 पर सेट किया गया है। इस बाइनरी छवि को फिर से संसाधित किया जाता है उदाहरण में हटाने के लिए ध्वनि, समूह निकटतम पिक्सेल, और लेबल ऑब्जेक्ट्स मोशन अनुसन्धान कई विधियों का उपयोग करके किया जा सकता है; दो मुख्य समूह पृष्ठभूमि विभाजन के आधार पर विभेदक विधियाँ और विधियाँ हैं।

अनुप्रयोग

मानव गति विश्लेषण

चिकित्सा के क्षेत्र में,खेल [4] वीडियो निगरानी, ​​भौतिक चिकित्सा,[5] और काइन्सियोलॉजी [6] मानव गति विश्लेषण खोजी और नैदानिक ​​उपकरण बन गया है। तकनीकों के बारे में अधिक विवरण के लिए गति चित्रांकन पर अनुभाग देखें। मानव गति विश्लेषण को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: मानव गतिविधि पहचान मानव गति ट्रैकिंग और शरीर और शरीर के अंग आंदोलन का विश्लेषण है।

वीडियो निगरानी के लिए मानव गतिविधि पहचान का सबसे अधिक उपयोग किया जाता है विशेष रूप से सुरक्षा उद्देश्यों के लिए स्वचालित गति निगरानी इस क्षेत्र में अधिकांश प्रयास राज्य-अंतरिक्ष दृष्टिकोण पर निर्भर करते हैं जिसमें स्थिर मुद्राओं के अनुक्रमों का सांख्यिकीय विश्लेषण किया जाता है और मॉडल किए गए आंदोलनों की तुलना की जाती है। टेम्प्लेट-मिलान वैकल्पिक विधि है जिसके द्वारा स्थिर आकार के प्रतिरूप की तुलना पहले से उपस्थित प्रोटोटाइप से की जाती है।[7]

मानव गति ट्रैकिंग दो या तीन आयामों में किया जा सकता है। विश्लेषण की जटिलता के आधार पर मानव शरीर का प्रतिनिधित्व मूलभूत छड़ी के आंकड़ों से लेकर वॉल्यूमेट्रिक मॉडल तक होता है। स्थिति, रंग, आकार और बनावट जैसी जानकारी को ध्यान में रखते हुए ट्रैकिंग वीडियो के निरंतर फ्रेम के बीच छवि सुविधाओं की पत्राचार समस्या पर निर्भर करती है। एज डिटेक्शन को निकटवर्ती पिक्सेल के रंग और/या कंट्रास्ट की तुलना करके प्रदर्शित किया जा सकता है विशेष रूप से अनिरंतरता या तीव्र परिवर्तनों को देखते हुए।[8] स्थानिक अंशांकन के अतिरिक्त कारक के साथ त्रि-आयामी ट्रैकिंग मौलिक रूप से द्वि-आयामी ट्रैकिंग के समान है।[7]

चिकित्सा क्षेत्र में शरीर के अंगों का गति विश्लेषण महत्वपूर्ण है। पोस्टुरल और गैट विश्लेषण में संयुक्त कोणों का उपयोग शरीर के अंगों के स्थान और अभिविन्यास को ट्रैक करने के लिए किया जाता है। एथलेटिक प्रदर्शन को अनुकूलित करने या चोट या तनाव का कारण बनने वाली गति की पहचान करने के लिए गैट विश्लेषण का उपयोग खेलों में भी किया जाता है। ट्रैकिंग सॉफ़्टवेयर जिसमें ऑप्टिकल मार्करों के उपयोग की आवश्यकता नहीं होती है इन क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां मार्करों का उपयोग प्राकृतिक संचलन को बाधित कर सकता है।[7][9]

निर्माण में गति विश्लेषण

निर्माण प्रक्रिया में गति विश्लेषण भी प्रयुक्त होता है।[10] उच्च गति वाले वीडियो कैमरों और गति विश्लेषण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके अक्षमताओं या कमियों का पता लगाने के लिए असेम्बली लाइनें और उत्पादन मशीनों की निगरानी और विश्लेषण किया जा सकता है। बेसबॉल बैट और हॉकी स्टिक जैसे खेल उपकरण के निर्माता भी प्रक्षेप्य के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए उच्च गति वाले वीडियो विश्लेषण का उपयोग करते हैं। इस प्रकार के अध्ययन के लिए प्रायोगिक सेटअप सामान्यतः ट्रिगरिंग उपकरण बाहरी सेंसर (जैसे, एक्सेलेरोमीटर, स्ट्रेन गेज), डेटा अधिग्रहण मॉड्यूल, उच्च-गति कैमरा और कंप्यूटर का उपयोग करता है जो सिंक्रनाइज़ किए गए वीडियो और डेटा को संग्रहीत करता है। मोशन एनालिसिस सॉफ्टवेयर समय के कार्यों के रूप में दूरी वेग, त्वरण और विरूपण कोण जैसे मापदंडों की गणना करता है। इस डेटा का उपयोग इष्टतम प्रदर्शन के लिए उपकरण डिजाइन करने के लिए किया जाता है।[11]

गति विश्लेषण के लिए अतिरिक्त अनुप्रयोग

गति विश्लेषण सॉफ्टवेयर की वस्तुएं और विशेषताएं अनुसन्धान क्षमताओं को बैक्टीरिया वायरस "आयनिक पॉलीमर-मेटल कंपोजिट्स" माइक्रोन-आकार[12][13] के पॉलीस्टीरिन[14] बीड्स एफिड्स और प्रोजेक्टाइल[15][16] जैसे कणों को गिनने[17] और ट्रैक करने के लिए प्रयुक्त[18] किया जा सकता है।[19]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Munsch, Marie. "Lateral Glazing Characterization Under Head Impact:experimental and Numerical Investigation" (PDF). Retrieved 20 December 2013.
  2. "बुलेट घूर्णी वेग के कारण हैंडगन के घाव के प्रभाव" (PDF). Archived from the original (PDF) on 22 December 2013. Retrieved 18 February 2013.
  3. Anderson first Christopher V. (2010). "गिरगिटों में बैलिस्टिक जीभ प्रक्षेपण कम तापमान पर उच्च प्रदर्शन बनाए रखता है" (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Department of Integrative Biology, University of South Florida, Tampa, FL 33620, PNAS March 23, 2010 vol. 107 no. 12 5495–5499. 107 (12): 5495–9. doi:10.1073/pnas.0910778107. PMC 2851764. PMID 20212130. Retrieved 2 June 2010.
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  7. 7.0 7.1 7.2 Aggarwal, JK and Q Cai. "Human Motion Analysis: A Review." Computer Vision and Image Understanding 73, no. 3 (1999): 428-440.
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  17. Nott, M. (2005). Teaching Brownian motion: demonstrations and role play. School Science Review, 86, 18-28.
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