Reference points method for human head movements tracking

Abstract

EN: Context. The direction of the human face vector is an indicator of human attention. It has many applications in our daily lives, such as human-computer interaction, teleconferencing, virtual reality and 3D sound rendering. Moreover, determining the position of the head can be used to compare the exercises performed by a person with a certain standard, which brings us to investigation of ways to efficiently track moves. Depth-camera based systems, frequently used for these purposes, have significant drawbacks such as accuracy decreasing on the direct sunlight and necessity of additional equipment. The recognition from the two-dimensional image becomes more widespread and eliminates difficulties related to depth cameras which allows them to be used indoors and outdoors. Objective. The purpose of this work is creation of the method that will allow us to track human head moves and record only significant vectors of head direction. Methods. This paper suggests reference points method that decreases set of recorded vectors to minimal amount significant to describe head moves. It also investigates and compares existing methods for determining the vector of the face in terms of use in suggested approach. Results. Suggested reference points method shows ability to highly decrease set of head direction vectors that describe the move. According to the results of the study, regression-based methods showed significantly better accuracy and independence from light and partial face closure so they were chosen to be used as methods to get head direction vector in reference points approach. Conclusions. Research confirmed applicability of reference points method for human movements tracking and shown that methods of determining human head vector by two-dimensional image can compete in accuracy with RGBD-based methods. Thus combined with suggested approach these methods expose less restrictions in use than RGBD-based ones. UK: Актуальність. Напрямок вектору обличчя людини є показником уваги людини. У нашому повсякденному житті він має багато застосувань, такі як взаємодія людина-комп’ютер, телеконференції, віртуальна реальність та 3D-передача звуку. Більше того, визначення положення голови можна використати для порівняння вправ, які виконує людина, з певним стандартом, що приводить нас до дослідження способів ефективного відстеження рухів. Системи на основі глибинних камер, які часто використовуються для цих цілей, мають суттєві недоліки, такі як зниження точності від прямого сонячного світла та необхідність додаткового обладнання. Розпізнавання від двовимірного зображення набуває все більшого поширення та усуває труднощі, пов’язані з глибинними камерами, що дозволяє використовувати їх у приміщенні та на відкритому повітрі. Мета. Метою даної роботи є створення методу, який дозволить нам відстежувати рухи голови людини і записувати лише значні вектори напрямку голови. Методи. У цій роботі пропонується метод опорних точок, який зменшує набір записаних векторів до мінімальної кількості, значущої для опису рухів голови. Він також досліджує та порівнює існуючі методи визначення вектору обличчя з точки зору використання у запропонованому підході. Результати. Запропонований метод опорних точок показує здатність сильно зменшувати набір векторів напрямку голови, які описують рух. Відповідно до результатів дослідження, методи, засновані на регресії, показали значно кращу точність та незалежність від світла та часткового закриття обличчя, тому їх було обрано для використання в якості методів отримання вектору напрямку голови в підході опорних точок. Висновки. Дослідження підтвердили застосовність методу опорних точок для відстеження рухів людини і показали, що методи визначення вектору голови людини за двовимірним зображенням можуть конкурувати в точності з методами на основі RGBD. Таким чином, у поєднанні із запропонованим підходом ці методи мають менше обмежень у використанні, ніж такі, що базуються на RGBD.