Development of a Kinect-based anthropometric measurement application

Espitia-Contreras, Alvaro; Sanchez-Caiman, Pedro; Uribe-Quevedo, Álvaro

doi:10.1109/vr.2014.6802056

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“…Nele é apresentado a abordagem/objetivo do estudo, bem como o tipo de equipamento tecnológico (captura de movimentos) utilizado. De acordo com o quadro 3, é possível perceber que os estudos concentram-se principalmente na área da Ergonomia, e salienta-se as análises ergonômicas para o desenvolvimento de produtos/sistemas/serviços (DEMIREL; DUFFY, 2017;LEE et al, 2017;LI;NOH, 2016;ESPITIA-CONTRERAS;SANCHEZ-CAIMAN;URIBE-QUEVEDO, 2014;JI;JUN, 2014;SALVALAIO, 2012), bem como no processo de concepção de novos produtos (JUN, 2015;SOLOMON, 2015;FERNANDES, 2014;MA et al, 2013;HARIH;ČRETNIK, 2013), como também para a análise e avaliação de projetos (OYEKAN et al, 2017;CHOI;LEE, 2015;VELAZ et al, 2014;NOH, 2014;QING et al, 2013;OSTERLUND;LAWRENCE, 2012).…”

Section: Análise Do Conteúdo Dos Documentos Selecionadosunclassified

“…Neste sentido, os estudos que realizaram análises ergonômicas para o desenvolvimento de produtos estão relacionados a carinhos de limpeza (DEMIREL; DUFFY, 2017), equipamentos de ginástica, a citar, as máquinas de agachamentos (LEE et al, 2017), e o design de produto assistivo para controle de cadeiras de rodas motorizadas (SALVALAIO, 2012). No que refere-se aos sistemas, encontrou-se um método que automatiza a entrada dos dados para simulação ergonômica (JOUNG; LI; NOH, 2016), bem como, o desenvolvimento de uma ferramenta interativa para mensurar medidas antropométricas (ESPITIA-CONTRERAS; SANCHEZ-CAIMAN; URIBE-QUEVEDO, 2014). No entanto o estudo de Ji e Jun (2014), buscaram desenvolver um sistema de design generativo que possa utilizar um algoritmo associado a uma tecnologia de captura de movimentos capaz de capturar os padrões comportamentais do usuário dentro do espaço físico.…”

Section: Análise Do Conteúdo Dos Documentos Selecionadosunclassified

“…, o sistema Kinect, presente em 5 estudos(OYEKAN et al, 2017;LI;NOH, 2016;ESPITIA-CONTRERAS;SANCHEZ-CAIMAN;URIBE- QUEVEDO, 2014;NOH, 2014;JI;JUN, 2014) e o sistema inercial Xsens, presente em 2 estudos (SALVALAIO, 2012 e FERNANDES, 2014). Ressalta-se que o estudo de (JUN, 2015), apresentou a utilização de dois sistemas de captura de movimento (o sistema Kinect, e o sistema óptico).…”

unclassified

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O Uso da Captura de Movimentos no Desenvolvimento de Produtos: um estudo focado nas tecnologias e aplicações

Varnier¹,

Merino²

2019

Blucher Design Proceedings

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ResumoA ergonomia visa a adequação entre produto e usuário, considerando suas capacidades e limitações físicas no desenvolvimento de projetos. Nesta perspectiva, este artigo pretende identificar as tecnologias utilizadas para a captura de movimentos e suas aplicações no desenvolvimento de produtos por meio de uma revisão sistemática. Foram encontrados 221 documentos, e após minerálos, realizou-se análises bibliométricas e de conteúdo. Identificou-se os sistemas Óptico, Kinect e Inercial. No que tange as aplicações, destaca-se sua utilização para aprimorar o processo de desenvolvimento de projetos, apresentando informações objetivas dos movimentos de segmentos e articulações corporais. Ainda, contribui para a concepção de novos produtos guiando as etapas do processo, e auxilia na avaliação e análise dos produtos. Contudo, percebe-se que a captura de movimentos pode ser uma ferramenta eficiente para obtenção de dados quantitativos na área de design, gerando informações e definições precisas da biomecânica, aproximando o projetista as necessidades reais do usuário. Palavras Chave: Design; Ergonomia; Captura de Movimentos. AbstractErgonomics aims at the adequacy between product and user, considering their capacities and physical limitations in the development of projects. In this perspective, this article intends to identify the technologies used for the capture of movements and its applications in the development of products through a systematic review. A total of 221 documents were found, and after mining, bibliometric and content analyzes were performed. Optical, Kinect and Inertial systems were identified. Regarding the applications, it stands out its use to improve the process of development of projects, presenting objective information of the movements of segments and body articulations. Also, it contributes to the design of new products guiding the process steps, and assists in the evaluation and analysis of the products. However, it can be seen that motion capture can be an efficient tool to obtain quantitative data in the design area, generating accurate information and definitions of biomechanics, bringing the designer closer to the user's real needs.

show abstract

Section: Análise Do Conteúdo Dos Documentos Selecionadosunclassified

unclassified

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O Uso da Captura de Movimentos no Desenvolvimento de Produtos: um estudo focado nas tecnologias e aplicações

Varnier¹,

Merino²

2019

Blucher Design Proceedings

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“…Azouz et al (2006) tackled this issue by learning landmark characteristics and their spatial relationships from a set of human scans were the landmarks were identified, and modeled such relationships as a Markov Random Field. More recently, the release of low-price multi-sensor devices such as Microsoft Kinect ® based on structured light technology, which are also portable and compact enough to be easily installed in any environment, has greatly facilitated the task of noninvasive human body measurement (Clarkson et al 2014;Espitia-Contreras et al 2014). The Kinect system is capable of capturing visual RGB-depth (RGB-D) information and generate real-time depth maps containing discrete range measurements of the physical scene, which can be later reprojected as a set of discrete 3D points.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Automatic Sleep System Recommendation by Multi-modal RBG-Depth-Pressure Anthropometric Analysis

Palmero

Esquirol²,

Bayo³

et al. 2016

Int J Comput Vis

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This paper presents a novel system for automatic sleep system recommendation using RGB, depth and pressure information. It consists of a validated clinical knowledge-based model that, along with a set of prescription variables extracted automatically, obtains a personalized bed design recommendation. The automatic process starts by performing multi-part human body RGB-D segmentation combining GrabCut, 3D Shape Context descriptor and Thin Plate Splines, to then extract a set of anthropometric landmark points by applying orthogonal plates to the segmented human body. The extracted variables are introduced to the computerized clinical model to calculate body circumferences, weight, morphotype and Body Mass Index categorization. Furthermore, pressure image analysis is performed to extract pressure values and at-risk points, which are also introduced to the model to eventually obtain the final prescription of mattress, topper, and pillow. We validate the complete system in a set of 200 subjects, showing accurate category classification and high correlation results with respect to manual measures.

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“…Thanks to the use of anatomical knowledge, we significantly improve AR realism and anatomy motion plausibility with respect to [Bauer et al 2014] and [Bauer et al 2015] in the Living Book of Anatomy project. Data Validation Validation of anatomical data requires in-vivo measurements, the simplest way is to use as ground truth body measurements [Dao et al 2014] or/and anatomical landmarks [Espitia-Contreras et al 2014] taken directly onto the user's body. The study made by [Malinowski and Matsinos 2015] gives limb bones length during motion and compare them with ground truth body measurements.…”

Section: Anatomy Registrationmentioning

confidence: 99%