Geri Dön

RGB-D verilerine dayanarak hareket yakalama tabanlı yerinde diz çekme egzersiz oyunu: Knee-up

Knee up: An exercise game for standing knee raises by motion capture using RGB-D data

  1. Tez No: 529065
  2. Yazar: DAMLA KIZILTAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Grafiği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Animasyonu ve Oyun Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu çalışmada yerinde diz çekme egzersiz hareketi yolu ile diz sağlığını destekleyen Knee Up egzersiz oyunu tasarlanmış ve uygulanmıştır. Egzersiz oyunu kullanıcıların evde egzersiz yapmasına ve bir oyun ortamında bu egzersizi gerçekleştirmesine izin verir. RGB-D verileri kullanılarak hareket yakalama ile, kullanıcının iskelet eklemlerinin tahmini konumları gerçek zamanlı olarak alınır ve işlenir. Oyun için, 3B sanal ortamlar oyunlaştırma elemanları ile oluşturulmuştur, böylece kullanıcılar daha etkileşimli ve ilgi çekici egzersiz seanslarınden zevk alabilimektelerdir. Oyun, kurallara dayalı bir tanıma algoritması aracılığıyla gerçekleştirilen yerinde diz çekme egzersizlerinin kalitesini değerlendirmeyi ve karşılığında geri bildirim sağlamayı kolaylaştırır. Knee Up egzersiz oyununun kullanılabilirlik ve oyunlaştırma özelliklerini değerlendirmek için bir kullanıcı çalışması yapılmıştır. Çalışma sonuçları, Knee UP egzersiz oyununun kullanılabilirlik, katılım, oyunu öğrenme kolaylığı ve egzersizin sürdürülebilirliğini genel olarak iyi karşılandığını göstermektedir; ve kural tabanlı tanıma algoritmasının tatmin edici derecede iyi çalıştığını doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this work, Knee Up exergame that promotes knee health via standing knee raises exercise is designed and implemented. It allows users to exercise at home and perform the exercise in a gaming environment. By motion capture using RGB-D data, estimated positions of the user's skeletal joints are acquired and processed in real-time. For the game, 3D virtual environments have been created with gamifcation elements so that users can enjoy more interactive and engaging exercise sessions. The game facilitates to evaluate the quality of performed standing knee raises exercises through a rule-based recognition algorithm and, in return, to provide timely feedback. A formal user study was conducted in order to evaluate the usability and gamification aspects of Knee Up. Study results demonstrate that Knee Up is generally well-received in terms of usability, engagement, ease of learning to play, and exercise sustainability; and validate that the rule-based recognition algorithm works satisfactorily well.

Benzer Tezler

  1. Gesture recognition for humanoid robot assisted interactive sign language tutoring

    İnsansı robot destekli etkileşimli işaret dili eğitimi için işaret tanıma

    BEKİR SITKI ERTUĞRUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  2. Evrişimsel sinir ağları kullanılarak video tabanlı izole işaret dili tanıma

    Video-based isolated sign language recognition using convolutional neural networks

    ALİ AKDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN

  3. Appearance-based cognition of objects pointed out by human hands

    Robotlarda insanların elle işaret edilerek gösterilen nesnelerin görsel temelli bilişi

    MİRHAN ÜRKMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN

  4. Place learning with a human tracking mobile robot

    İnsan takip eden robot ile ortam öğrenimi

    SERHAT İŞCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN

  5. Derin öğrenme tekniklerini kullanarak rgb-d nesne tanıma

    Rgb-d object recognition using deep learning techniques

    ALİ ÇAĞLAYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN