bụng.
Kinect SDK (Software Development Kit) xử lý và cung cấp cho chúng ta dữ liệu
với tốc độ 30 khung hình mỗi giây. Mỗi khung hình sẽ được xử lý bởi giải pháp đề xuất
và xác định trong hình đó có xuất hiện việc tấn công hay không. Đối với các khớp được
theo dõi trên khung xương, sẽ có 4 mẫu dữ liệu tương ứng được thu thập từ Kinect:
các tọa độ (x, y, z) của khớp và thông tin theo dõi của khớp đó. Các tọa độ(x, y, z) là
tọa độ Descartes và thiết bị Kinect được đặt ở gốc tọa độ.
Trong quá trình thực thi, hệ thống liên tục theo dõi tư thế của người trong tầm nhìn camera, đồng thời tính toán vận tốc trung bình các khớp trong một số khung
hình liên tiếp gần nhất. Hệ thống theo dõi và đưa ra cảnh báo khi vận tốc đó đạt giá
trị vượt trên một ngưỡng định trước với giả định rằng đòn tấn công đã xảy ra.
Khung xương dữ liệu đầu vào bản chất là một tập có thứ tự các đỉnh tương ứng
với các vị trí khớp trên cơ thể con người. Ngoài ra có thể xét thêm các cạnh với tiêu
chí thể hiện sự nối tiếp giữa các vị trí khớp. Khi con người thực hiện một hành vi cụ
thể nào đó, xét về ngữ nghĩa toán học, các tọa độ trong không gian của các vị trí khớp
này sẽ thay đổi theo một số quy tắc nhất định. Chính những sự thay đổi này sẽ có ý
nghĩa phân biệt giữa hành vi này với hành vi khác, như thể hiện trong Hình 3.4.
Dựa trên những phân tích như vậy, ta có thể dựa trên những sự khác biệt trong
tương quan giữa các tọa độ trong không gian của tập các đỉnh để tạo ra những đặc
trưng không gian có khả năng phân biệt giữa các hành vi [45],[46]. Trong trường hợp
này, ta sử dụng những sự khác biệt đơn giản và dễ hình dung đến theo tư duy thông
thường của con người, đó là khoảng cách giữa hai điểm, diện tích một tam giác, độ lớn
góc giữa hai cạnh. Ví dụ như khi một người co chân lại, rõ ràng là khoảng cách giữa
gót chân và mông sẽ nhỏ hơn so với khi đứng; khi thực hiện đấm, góc giữa cẳng tay so
với thân người sẽ lớn hơn so với khi đứng duỗi tay. . . Trong bài toán này, các đặc trưng được lựa chọn sử dụng: