Hareket Algılama Teknolojisi ve Uygulamaları
Bilgisayar ya da akıllı televizyonlarda fare, klavye gibi donanımlar kullanmaksızın, elinizi sallayarak hiç tenis oynadınız mı? Ya da güvenlik için kullanılan bazı kameralarda alarm sistemlerinin harekete bağlı olarak programlandığını biliyor muydunuz? Hareket algılama nasıl gerçekleşiyor ve yapılan çalışmalar neler? Detayları yazımızda inceleyelim.
23.02.2019 tarihli yazı 12187 kez okunmuştur.
Teknolojilerin son yıllardaki hızlı gelişimi ile, teknolojik aygıtlar hayatımızın vazgeçilmez parçaları olmaya devam ediyor. Giriş birimi olarak kullanılan fare ve klavyeye donanım açısından bir üst seviyeye taşınmakta olup sanal gerçeklik uygulamalarında kısıtlı bir kulanım alanı sunuyorlar.
Son teknolojileri incelediğimizde buna örnek olacak cihazların üretildiğini görüyoruz. Televizyonda, uzaktan kumandaya ihtiyaç duymadan elimizi saga-sola sallayarak kanalların değiştiğini görmüş olmalıyız. Ya da bazı oyun konsollarında herhangi bir giriş birimine ihtiyaç duymadan sadece hareket ile oynanan oyunları deneyimlemiş olabiliriz.
Son teknolojileri incelediğimizde buna örnek olacak cihazların üretildiğini görüyoruz. Televizyonda, uzaktan kumandaya ihtiyaç duymadan elimizi saga-sola sallayarak kanalların değiştiğini görmüş olmalıyız. Ya da bazı oyun konsollarında herhangi bir giriş birimine ihtiyaç duymadan sadece hareket ile oynanan oyunları deneyimlemiş olabiliriz.
Söz ettiğimiz bütün bu teknolojiler hareket algılama ile gerçekleşiyor. Gelin birlikte bu teknolojinin çalışma mantığını, uygulamalarını ve gerçekleşme sırasında karşılaşılan zorlukları inceleyelim.
Hareket Algılama Nedir ?
Hareket algılama, nesnenin çevresine göre bulunduğu konumdaki değişikliği bir başka nesneye göre belirleme işlemidir. Hareket algılamanın gerçekleşebilmesi için kullanılan cihazda sensöre sahip bir kamera bulunmalıdır. Bu sensör, kameranın arkasında CCD (Charge-Coupled Device) denilen kısımda bulunur. Kameranın içinde, kamera lensine gelen ışığın yönlendirildiği bir görüntü sensörü vardır (Işık, görüntü sensörüne çarptığında her bir piksel ne kadar ışık alıyorsa kaydedilir). Piksellerdeki bu ışık ve karanlık bölgelerin görüntüsü, gözlerimizin algılayabileceği video görüntüleri haline gelir.
Hareket algılama sırasında, takip edilen görüntüler, izlenen alanda herhangi bir hareket olup olmadığını belirlemek için karşılaştırılabilir. Bu uygulamayı hırsız alarmlarında kullanabiliriz.
Hareket algılama sırasında, takip edilen görüntüler, izlenen alanda herhangi bir hareket olup olmadığını belirlemek için karşılaştırılabilir. Bu uygulamayı hırsız alarmlarında kullanabiliriz.
Hareket algılama özelliği aktif edildiğinde, kontrol etmek için belirli bölgeler seçilir. Bu özelliğin çalışma mantığı, videodan arka arkaya gelen görüntüleri karşılaştırmaya dayanır ve eğer bu karelerde yeterli piksel değişimi olursa, kamera yazılımı bazı cisimlerin hareket ettiğini anlar ve sizi uyarır. Hareket algılama özelliği, ayarlanacak kamera hassaslığı ve yüzde seviyelerine bağlı olarak kişiselleştirilebilir. Bu ayarlamalar, programı yazan programcılar tarafından belirlenir.
Hareket Algılama Teknolojisinin Çalışma Mantığı
Hareket algılama teknolojisinin çalışması belirli adımlara dayanır. Bunları şu şekilde sıralayabiliriz:
1-Bekle
2-Topla
3-Yönlendir
4-Yürüt
Öncelikle cihaz işlemek üzere bir girdi verisi bekler. Bu veri hareket ya da bir jest olarak tanımlanabilir. Kişi ya da nesne hareket ettikten sonra, hareketlerin tamamı yani bütün giriş verileri toplanır. Toplanan bu verilerin tamamı bir işlem olarak görülür ve bu işleme karşılık gelen görev gerçekleştirilir.
Bu teknolojide genel olarak bu adımlar gerçekleştirilir. Her bir uygulamalada, farklı işlemlerde cihazın tepkisi farklı olarak programlanabilir. Hesaplanan işleme göre verilecek tepki cihazdan cihaza değişebilir. Burada önemli olan uygulamanın kullanılacağı alandır.
Hareket algılama sisteminin temel çalışma mantığı aşağıdaki şemada gösterildiği gibi ilerler.
1-Bekle
2-Topla
3-Yönlendir
4-Yürüt
Öncelikle cihaz işlemek üzere bir girdi verisi bekler. Bu veri hareket ya da bir jest olarak tanımlanabilir. Kişi ya da nesne hareket ettikten sonra, hareketlerin tamamı yani bütün giriş verileri toplanır. Toplanan bu verilerin tamamı bir işlem olarak görülür ve bu işleme karşılık gelen görev gerçekleştirilir.
Bu teknolojide genel olarak bu adımlar gerçekleştirilir. Her bir uygulamalada, farklı işlemlerde cihazın tepkisi farklı olarak programlanabilir. Hesaplanan işleme göre verilecek tepki cihazdan cihaza değişebilir. Burada önemli olan uygulamanın kullanılacağı alandır.
Hareket algılama sisteminin temel çalışma mantığı aşağıdaki şemada gösterildiği gibi ilerler.
Görüntü Tabanlı Sistemler
Görüntü tabanlı sistemlerde çoğunlukla görüntünün elde edilmesi, temizlenmesi ve filtrelenmesi, belirleyici özelliklerini elde dilmesi ve bu özelliklerden anlam çıkarımı aşamaları gerçekleştirilir. Bu aşamaları şu şekilde sıralayabiliriz:
►Verinin elde edilmesi (Görüntü Dizisi)
►Ön işleme (İşlenmiş Görüntü Dizisi)
►Özellik Çıkarımı (Özellik Vektörü)
►Sınıflandırma
►Verinin elde edilmesi (Görüntü Dizisi)
►Ön işleme (İşlenmiş Görüntü Dizisi)
►Özellik Çıkarımı (Özellik Vektörü)
►Sınıflandırma
Öncelikle işlenmek üzere giriş verileri toplanır. Kameradan alınan görüntülerin çözünürlüğü, parlaklığı, netliği gibi faktörler sistemin performansını etkiler. Bu faktörlerin iyileştirmesi amacıyla görüntüler önvişlemeden geçirilir. Ön işleme, bir takım filtreler ve piksel düzeltme işlemlerini içerir.
Ön işlemenin ardından gerçekleştirilen özellik çıkarımında, sistemin gerçekleştireceği işleme uygun olarak girdi verilerindeki görüntü dizisinden çıkaracağı özellikler elde edilir. Aklımıza, peki bu özellikler nedir sorusu geliyorsa şöyle açıklayabiliriz. Örneğin, yüz tanıma sisteminde özellik dizisi, gözler arası mesafe, burun ve ağzın konumları olabiliyorken, iris tanıma da ise göz resmi içerisinde yer alan kaş, kirpik, göz akı gibi kısımlar örnek verilebilir.
Sınıflandırma, özellik çıkarımı sonrası elde edilen veri kümelerinin hangi sınıfa ait olduğuna karar veren hesaplama işlemlerini içerir. Genellikle karar verme veya kontrol işlemini gerçekleştiren sınıflandırma aşamasında uygulamaya göre farklı teknikler kullanılır. Önceden belirlenen bir taslak kullanılarak karşılaştırma yapılır. Son yıllarda sıklıkla tercih edilen ve popüler olan, öğrenme tabanlı yapay zeka teknikleri de sınıflandırmada etkili sonuçlar veriyor.
Hareket Algılamada Karşılaşılan Zorluklar
Gecikme; en sık karşılaşılan ve performansı önemli ölçüde azaltan zorluklardandır. Video oyunlarında oluşabilecek bu gecikme verilecek tepkiyi de etkileyeceği için sistemin performansını ve başarımını azaltır.
Dayanıklılık; bunu şu şekilde açıklayabiliriz. Hareket tanıma sistemlerinde arka plan ve çevresel faktörler, yapılan hareketin filtrelenmesini olumsuz olarak etkiler.
Performans; bu teknolojide çok fazla görüntü işleme algoritmaları kullanılır. Bu işlemlerin ağırlığı sistemin performansını etkileyip yavaşlamalara sebep olabilir. Bunu geliştirmek için yazılımsal ve donanımsal iyileştirmeler yapılabilir.
Jest Eksikliği; her bireyin jestleri ve hareketleri birbirine göre farklılık gösterdiği için sisteme gelen bu verilerin tanımlanmasında olasılıksal hatalar yapılabilir.
Dayanıklılık; bunu şu şekilde açıklayabiliriz. Hareket tanıma sistemlerinde arka plan ve çevresel faktörler, yapılan hareketin filtrelenmesini olumsuz olarak etkiler.
Performans; bu teknolojide çok fazla görüntü işleme algoritmaları kullanılır. Bu işlemlerin ağırlığı sistemin performansını etkileyip yavaşlamalara sebep olabilir. Bunu geliştirmek için yazılımsal ve donanımsal iyileştirmeler yapılabilir.
Jest Eksikliği; her bireyin jestleri ve hareketleri birbirine göre farklılık gösterdiği için sisteme gelen bu verilerin tanımlanmasında olasılıksal hatalar yapılabilir.
Hareket Algılama Teknolojilerinin Kullanıldığı Uygulama Alanları ve Yapılan Çalışmalar
Hareket tanıma sistemi insan-bilgisayar arasındaki etkileşimi geliştirmek olsa da, günümüzde bir çok alanda kullanılıyor. Güvenlik, sanal gerçeklik, konsol oyunları, fiziksel zorluklara yardım gibi farklı alanlarda uygulamaları görebiliriz. Uygulamalara ait örneklerden birkaçını şöyle açıklayabiliriz:
Microsoft Kinect, 'Project Natal' ismiyle geliştirilen ve 2010 yılında piyasaya sürülen, kamera ile çekilen görüntüye dayalı bir hareket algılama aygıtıdır. Bu aygıt, algıladığı alanda bulunan nesnenin üç boyutlu durum bilgisini verebilen ve ayrıca insan vücudunun 20 koordinatını bulabilen bir stereo kamera sistemidir.
Kinect algılayıcısı, yüz tanıma ve RGB bileşenlerine göre diğer algılama işlevleri için VGA kamera; kızıl ötesi projektör ve ışık koşullarından bağımsız bir şekilde odayı üç boyutlu görmek için kullanılan tek renkli CMOS algılayıcısı içeren bir derinlik sensörü; oyuncunun sesini odanın içindeki seslerden izole eden ve ses komutları için kullanılan çoklu-dizi mikrofonu olmak üzere üç ayrı donanımdan oluşur.
Microsoft Kinect, 'Project Natal' ismiyle geliştirilen ve 2010 yılında piyasaya sürülen, kamera ile çekilen görüntüye dayalı bir hareket algılama aygıtıdır. Bu aygıt, algıladığı alanda bulunan nesnenin üç boyutlu durum bilgisini verebilen ve ayrıca insan vücudunun 20 koordinatını bulabilen bir stereo kamera sistemidir.
Kinect algılayıcısı, yüz tanıma ve RGB bileşenlerine göre diğer algılama işlevleri için VGA kamera; kızıl ötesi projektör ve ışık koşullarından bağımsız bir şekilde odayı üç boyutlu görmek için kullanılan tek renkli CMOS algılayıcısı içeren bir derinlik sensörü; oyuncunun sesini odanın içindeki seslerden izole eden ve ses komutları için kullanılan çoklu-dizi mikrofonu olmak üzere üç ayrı donanımdan oluşur.
Nintendo Wii, harekete dayalı uzaktan kumanda özellikleri olan yakın zamanda piyasa çıkmış bir oyun sistemidir. Kumanda, oyuncunun vücut hareketlerine cevap verir ve oyuncunun ekrandaki çevre ve nesnelerle kendi vücut hareketlerini kullanarak etkileşimi ile oyunlara katılımını sağlar.
Kumanda içerisinde görülen ivme ölçer olarak adlandırılan kumandanın algılayıcı ile iletişime geçip hareketin ekranla bağlantı kurmasını sağlayan küçük bir aygıt bulunmaktadır. Ne zaman oyuncu kumandayı bir yöne hareket ettirse, aygıtın içindeki kapasitörlerin arasında bulunan silikon parçası diğer tarafa yönlenir. Silikonun bulunduğu konuma bağlı olarak kapasitörler elektrik akışını değiştirerek ekranda hareketi sağlarlar. Yatay hareketin dışında dikey hareket için diğer bir algılayıcı bulunmaktadır. Bu algılayıcı, sağ ve sol taraflarında bulunan beşer LED lamba ile kumandanın hareketini beş metreye kadar takip edebilir. Kumandanın algılayıcıya uzaklığı bu ışıklar sayesinde hesaplanır.
Sony PlayStation Move; hem Nintendo Wii gibi harekete dayalı bir kumanda sistemine, hem de Microsoft Kinect gibi bir kamera sistemine sahiptir. Sistemi diğerlerinden ayıran en büyük özelliği kumanda aygıtında bulunan ve koşullara bağlı olarak parlayan RGB LED küre lamba sistemidir. Playstation Move donanımının bir parçası olan ve Eye ismi verilen kamera, kürenin rengini sahnenin kalanından ayırt eder.
Kumanda sisteminde küre lamba sisteminin dışında 3 boyutlu doğrusal ivme ölçer; dönüş hareketleri için açısal oran algılayıcı ve kumandanın dünyanın manyetik alanına karşı kalibrasyonunda hata oranını hesaplanmasını doğrulamaya yardım için kullanılan mıknatıs ölçer gibi sensörler bulunmaktadır.
Engelli insanlarımızda hareket algıma sistemlerini kullanabilirler. Son günlerde tekerlekli sandalyelerde de hareket algılama sistemi görülecek. Burada sistem, kişiye sandalye üzerinde iken küçük el hareketleri ile sandalyeyi yönlendirebilme imkanı sağlıyor. Eller ile yön ve hız ayarları yapılabilecek. Bu sandalyelere örnek olarak aşağıdaki görsel verilebilir.
Bu uygulamaların yanı sıra uçak kontrol sistemlerinde, havaalanına yakın uçaklar hakkında bilgiler verebilirken, vinçler için ise uzaktan kumanda yerine kullanılabilir. Bunların yanında yazımızın başlarında söz ettiğimiz akıllı televizyonlarda kumandaya gereksinim duymadan el hareketleri ile kanal değişikliği yapabiliriz. Ayrıca hareket tanıma sistemlerinin yer aldığı telefonlar ve akıllı cihazlarda günümüzde kullanılıyor. Aynı zamanda yapay zekanın ve makine öğrenmesinin kullanıldığı robotlarda da el hareketlerine bağlı olarak hareket algılama sistemleri kullanılabilir.
İlerleyen yıllarda teknolojinin gelişimine bağlı olarak donanım ihtiyacı olmadan bir çok işimizi yapabileceğiz gibi duruyor, tüm bu gelişimleri heyecan içerisinde bekliyoruz.
Kaynak:
►engineersgarage.com
►nintendo.com
►support.xbox.com
►nelson-miller.com
►whatis.techtarget.com
YORUMLAR
Aktif etkinlik bulunmamaktadır.
- Dünyanın En Görkemli 10 Güneş Tarlası
- Dünyanın En Büyük 10 Makinesi
- 2020’nin En İyi 10 Kişisel Robotu
- Programlamaya Erken Yaşta Başlayan 7 Ünlü Bilgisayar Programcısı
- Üretimin Geleceğinde Etkili Olacak 10 Beceri
- Olağan Üstü Tasarıma Sahip 5 Köprü
- Dünyanın En İyi Bilim ve Teknoloji Müzeleri
- En İyi 5 Tıbbi Robot
- Dünyanın En Zengin 10 Mühendisi
- Üretim için 6 Fabrikasyon İşlemi
- Batarya Testinin Temelleri
- Enerji Yönetiminde Ölçümün Rolü: Verimliliğe Giden Yol
- HVAC Sistemlerinde Kullanılan EC Fan, Sürücü ve EC+ Fan Teknolojisi
- Su İşleme, Dağıtım ve Atık Su Yönetim Tesislerinde Sürücü Kullanımı
- Röle ve Trafo Merkezi Testlerinin Temelleri | Webinar
- Chint Elektrik Temel DIN Ray Ürünleri Tanıtımı
- Sigma Termik Manyetik Şalterler ile Elektrik Devrelerinde Koruma
- Elektrik Panoları ve Üretim Teknikleri
- Teknik Servis | Megger Türkiye
- Güneş Enerji Santrallerinde Yıldırımdan Korunma ve Topraklama
ANKET