การพัฒนาประสิทธิภาพการประเมินท่าในการออกกำลังกายด้วยวิธีการวิเคราะห์ภาพถ่าย: การตรวจสอบท่ายืน และการวัดมุมงอของข้อเข่าระหว่างการสควอท

Abstract

โครงงานวิศวกรรมนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพการประเมินท่าในการออกกำลังกายด้วยวิธีการวิเคราะห์ภาพถ่าย ตรวจสอบท่ายืน และการวัดมุมงอของข้อเข่าระหว่างการสควอท โดยใช้กรรมวิธีการประมวลผลภาพจากภาพวีดีโอ 2 มิติ ซึ่งปัจจุบันยังไม่มีงานวิจัยใดสามารถวิเคราะห์ท่าสควอทด้วยภาพ 2 มิติ จากด้านหน้า และด้านข้างอย่างแม่นยำโดยไม่ติดตั้งอุปกรณ์บนร่างของผู้ออกกำลังกายได้ มีขั้นตอนการทำงานของระบบทั้งหมด 5 ขั้นตอน ประกอบด้วย 1) การรับภาพ 2) การจำแนกวัตถุออกจากฉาก 3) การหาตำแหน่งข้อต่อ โดยการหาตำแหน่งข้อต่อหัวไหล่ ข้อเท้า และปลายเท้า ในภาพด้านหน้า หาตำแหน่งสะโพก ข้อต่อเข่า และปลายเท้า ในภาพด้านข้าง 4) การคำนวนระยะข้อต่อ และมุมงอเข่า 5) การวิเคราะห์ความถูกต้องของท่าสควอทร่วมกัน โดยมีการวิเคราะห์ร่วมกันระหว่างภาพทั้ง 2 ด้าน ผลการทดลองของโครงงานวิศวกรรมนี้แบ่งออกเป็น 4 ผลการทดลอง เปรียบเทียบผลการทดลองจากการ กำหนดจุดข้อต่อโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งได้ผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจประกอบด้วย 1) การทดลองหาตำแหน่งข้อต่อมีค่าคลาดเคลื่อนมากที่สุด 19.174 พิกเซล และมีค่าคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด 7.274 พิกเซล 2) การทดลองคำนวนระยะข้อต่อ และหามุมงอเข่า มีค่าความถูกต้องของระยะข้อไหล่เท่ากับร้อยละ 93.81 ระยะข้อเท้าเท่ากับร้อยละ 92.93 และระยะปลายเท้าเท่ากับร้อยละ 93.43 3) การทดลองหาเฟรมอ้างอิง มีค่าความคลาดเคลื่อนระหว่างภาพด้านหน้าและภาพด้านข้างมากที่สุด 2 เฟรม และน้อยที่สุด 1 เฟรม และ 4) การทดลองตรวจสอบประสิทธิภาพของการตรวจสอบท่าสควอทร่วมกันมีค่าความไวร้อยละ 72.96 ความจำเพาะร้อยละ 82.88 และความถูกต้องร้อยละ 81.12

An incorrect posture of squats exercise may cause an exerciser injured. In this paper, we propose a method to measure standing posture and degrees of knee flexion during squatting for squat posture verification with 2 dimensional video from frontal and side view. This method consists of five main steps; namely 1) Receive input, 2) Human extraction, 3) Joints segmentation, 4) Joints distance and Knee angle analysis, and 5) Posture verification. Squats posture is analyzed by using 2 view of image. The performance of the proposed method is tested by comparing the results with markers on the body. This paper has 4 experimental results. The results of this paper are effective consisted of 1) the joint position experiment has a maximum error of 19.174 pixels and a minimum error of 7.274 pixels. 2) the experiment of calculating the joints distance and the knee flexion degree have an accuracy of shoulder distance 93.81%, ankle distance 92.93% and toe distance 93.43%. 3) the experiment of find reference frames has a maximum error between the front image and the side image 2 frames and a minimum is no reference frame error. 4) the efficiency of a squatting posture verification has a sensitivity 72.96%, specificity 82.88% and accuracy 81.12%.