El análisis de movimiento se utiliza en visión artificial , procesamiento de imágenes , fotografía de alta velocidad y visión artificial que estudia métodos y aplicaciones en los que dos o más imágenes consecutivas de una secuencia de imágenes, por ejemplo, producidas por una cámara de vídeo o una cámara de alta velocidad , se procesan para producir información basada en el movimiento aparente en las imágenes. En algunas aplicaciones, la cámara está fija en relación con la escena y los objetos se mueven alrededor de la escena, en algunas aplicaciones la escena está más o menos fija y la cámara se mueve, y en algunos casos tanto la cámara como la escena se mueven.
El análisis de movimiento puede ser, en el caso más simple, para detectar el movimiento, es decir, encontrar los puntos en la imagen donde algo se mueve. Los tipos de procesamiento más complejos pueden ser el seguimiento de un objeto específico en la imagen a lo largo del tiempo, agrupar puntos que pertenecen al mismo objeto rígido que se mueve en la escena o determinar la magnitud y dirección del movimiento de cada punto en la imagen. La información que se produce a menudo está relacionada con una imagen específica en la secuencia, correspondiente a un punto temporal específico, pero luego depende también de las imágenes vecinas. Esto significa que el análisis de movimiento puede producir información dependiente del tiempo sobre el movimiento.
Se pueden encontrar aplicaciones del análisis de movimiento en áreas bastante diversas, como la vigilancia, la medicina, la industria cinematográfica, la seguridad en accidentes automovilísticos, [1] estudios de armas de fuego balísticas, [2] la ciencia biológica, [3] la propagación de llamas, [4] y la navegación de vehículos autónomos, por nombrar algunos ejemplos.
Una cámara de vídeo puede considerarse como una aproximación a una cámara estenopeica , lo que significa que cada punto de la imagen está iluminado por algún punto (normalmente uno) de la escena que se encuentra frente a la cámara, normalmente por medio de la luz que el punto de la escena refleja desde una fuente de luz. Cada punto visible de la escena se proyecta a lo largo de una línea recta que pasa por la abertura de la cámara e intersecta el plano de la imagen. Esto significa que, en un momento específico, cada punto de la imagen se refiere a un punto específico de la escena. Este punto de la escena tiene una posición relativa a la cámara, y si esta posición relativa cambia, corresponde a un movimiento relativo en 3D . Es un movimiento relativo ya que no importa si es el punto de la escena, la cámara o ambos los que se mueven. Solo cuando hay un cambio en la posición relativa, la cámara puede detectar que se ha producido algún movimiento. Al proyectar el movimiento relativo en 3D de todos los puntos visibles en la imagen, el resultado es el campo de movimiento , que describe el movimiento aparente de cada punto de la imagen en términos de magnitud y dirección de la velocidad de ese punto en el plano de la imagen. Una consecuencia de esta observación es que si el movimiento relativo en 3D de algunos puntos de la escena se encuentra a lo largo de sus líneas de proyección, el movimiento aparente correspondiente es cero.
La cámara mide la intensidad de la luz en cada punto de la imagen, un campo de luz. En la práctica, una cámara digital mide este campo de luz en puntos discretos, píxeles , pero dado que los píxeles son suficientemente densos, las intensidades de los píxeles se pueden utilizar para representar la mayoría de las características del campo de luz que cae sobre el plano de la imagen. Un supuesto común del análisis del movimiento es que la luz reflejada desde los puntos de la escena no varía con el tiempo. Como consecuencia, si se ha observado una intensidad I en algún punto de la imagen, en algún momento del tiempo, se observará la misma intensidad I en una posición que se desplaza con respecto a la primera como consecuencia del movimiento aparente. Otro supuesto común es que hay una cantidad considerable de variación en la intensidad detectada a lo largo de los píxeles de una imagen. Una consecuencia de este supuesto es que si el punto de la escena que corresponde a un determinado píxel de la imagen tiene un movimiento 3D relativo, entonces es probable que la intensidad del píxel cambie con el tiempo.
Uno de los tipos más simples de análisis de movimiento es detectar puntos de imagen que hacen referencia a puntos en movimiento en la escena. El resultado típico de este procesamiento es una imagen binaria donde todos los puntos de imagen (píxeles) que se relacionan con puntos en movimiento en la escena se establecen en 1 y todos los demás puntos se establecen en 0. Esta imagen binaria se procesa posteriormente, por ejemplo, para eliminar el ruido, agrupar píxeles vecinos y etiquetar objetos. La detección de movimiento se puede realizar utilizando varios métodos; los dos grupos principales son los métodos diferenciales y los métodos basados en la segmentación del fondo.
En las áreas de medicina , deportes, [5] videovigilancia, fisioterapia, [6] y kinesiología , [7] el análisis del movimiento humano se ha convertido en una herramienta de investigación y diagnóstico. Consulte la sección sobre captura de movimiento para obtener más detalles sobre las tecnologías. El análisis del movimiento humano se puede dividir en tres categorías: reconocimiento de la actividad humana , seguimiento del movimiento humano y análisis del movimiento del cuerpo y de partes del cuerpo.
El reconocimiento de la actividad humana se utiliza con mayor frecuencia en la videovigilancia , en concreto en el control automático de movimientos con fines de seguridad. La mayoría de los esfuerzos en esta área se basan en enfoques de espacio de estados, en los que se analizan estadísticamente secuencias de posturas estáticas y se comparan con movimientos modelados. La comparación de plantillas es un método alternativo mediante el cual se comparan patrones de formas estáticas con prototipos preexistentes. [8]
El seguimiento del movimiento humano se puede realizar en dos o tres dimensiones. Según la complejidad del análisis, las representaciones del cuerpo humano varían desde figuras de palitos básicas hasta modelos volumétricos. El seguimiento se basa en la correspondencia de las características de la imagen entre fotogramas consecutivos de vídeo, teniendo en cuenta información como la posición, el color, la forma y la textura. La detección de bordes se puede realizar comparando el color o el contraste de píxeles adyacentes, buscando específicamente discontinuidades o cambios rápidos. [9] El seguimiento tridimensional es fundamentalmente idéntico al seguimiento bidimensional, con el factor añadido de la calibración espacial. [8]
El análisis del movimiento de las partes del cuerpo es fundamental en el campo médico. En el análisis postural y de la marcha , los ángulos articulares se utilizan para rastrear la ubicación y la orientación de las partes del cuerpo. El análisis de la marcha también se utiliza en los deportes para optimizar el rendimiento atlético o para identificar movimientos que pueden causar lesiones o distensiones. El software de seguimiento que no requiere el uso de marcadores ópticos es especialmente importante en estos campos, donde el uso de marcadores puede impedir el movimiento natural. [8] [10]
El análisis de movimiento también es aplicable en el proceso de fabricación . [11] Utilizando cámaras de vídeo de alta velocidad y software de análisis de movimiento, se pueden supervisar y analizar las líneas de montaje y las máquinas de producción para detectar ineficiencias o fallos de funcionamiento. Los fabricantes de equipamiento deportivo, como bates de béisbol y palos de hockey, también utilizan el análisis de vídeo de alta velocidad para estudiar el impacto de los proyectiles. Una configuración experimental para este tipo de estudio normalmente utiliza un dispositivo de activación, sensores externos (por ejemplo, acelerómetros , galgas extensométricas), módulos de adquisición de datos, una cámara de alta velocidad y una computadora para almacenar el vídeo y los datos sincronizados. El software de análisis de movimiento calcula parámetros como la distancia, la velocidad, la aceleración y los ángulos de deformación en función del tiempo. Estos datos se utilizan luego para diseñar el equipo para un rendimiento óptimo. [12]
Las capacidades de detección de objetos y características del software de análisis de movimiento se pueden aplicar para contar y rastrear partículas, como bacterias, [13] [14] virus, [15] "compuestos iónicos de polímero y metal", [16] [17] perlas de poliestireno de tamaño micrométrico, [18] pulgones, [19] y proyectiles. [20]