Kinectin käyttö kävelyntunnistuksen tutkimuksessa

Kävelyntunnistus on biometrinen tunnistusmenetelmä, jonka avulla ihminen voidaan tunnistaa ja yksilöidä. Kävelyntunnistusta voidaan hyödyntää autentikoinnin ja kulunvalvonnan lisäksi esimerkiksi kliinisessä diagnostiikassa tai virtuaalitodellisuuden sovelluksissa. Tutkielmassa todetaan, että kävelyntunnistuksen hyödyt biometrisenä tunnistus-menetelmänä liittyvät siihen, että henkilö voidaan tunnistaa kävelyn perusteella pitkienkin etäisyyksien päästä. Henkilö voidaan tunnistaa kävelyn perusteella myös henkilön tietämättä asiasta, joten tunnistus voidaan suorittaa ilman, että henkilö on tietoisesti vuorovaikutuksessa järjestelmän kanssa. Kinect on Microsoftin vuonna 2010 Xbox-pelikonsolille julkaisema liikkeentunnistussensori, jonka avulla voidaan kerätä esimerkiksi kävelyntunnistuksessa käytettävää dataa. Kinectin halvan hinnan, hyvän saatavuuden ja valmiin ohjelmistokehityspaketin myötä siitä on tullut suosittu työkalu tutkijoiden keskuudessa. Tässä tutkielmassa tarkastellaan kävelyntunnistusta, kävelyntunnistusmenetelmiä, Kinect-sensoria ja Kinectin käyttöä kävelyntunnistuksen tutkimuksessa. Tutkielma vastaa kysymykseen, millaisissa tutkimuksissa Kinectiä on hyödynnetty kävelyntunnistuksessa. Tutkielmassa käsitellään myös kävelyntunnistustutkimusten tuloksia. Tutkielmassa esitellään tutkimuksia, joissa käytetyt kävelyntunnistusmenetelmät jakautuvat malliperusteisiin, mallittomiin, kamerakulmasta riippuvaisiin ja kamerakulmasta riippumattomiin kävelyntunnistusmenetelmiin. Tutkielmassa käsitellyissä tutkimuksissa tutkitaan kävelyntunnistusta pääasiassa henkilöntunnistuksen näkökulmasta, mutta joukossa on myös esimerkiksi epätyypillisen kävelyn tunnistamista käsittelevä tutkimus. Tutkielmassa osoitetaan, että Kinect on käytännöllinen työkalu kävelyntunnistukseen, koska sen sisältämillä sensoreilla ja kameroilla voidaan kuvata monipuolista dataa, jota voidaan helposti hyödyntää kävelyntunnistuksessa. Lisäksi Kinectin mukana tulevan ohjelmistokehityspaketin avulla dataa voidaan muuttaa käytettävään muotoon, joten tutkijoiden ei tarvitse luoda monimutkaisia ohjelmistoja datan käsittelyä varten. Tutkielmassa kuitenkin todetaan, että Kinectin heikkouksiin lukeutuu esimerkiksi virhetilanteet datavirran analysoinnissa, joten se ei ole aivan täydellinen työkalu kävelyntunnistusta varten

Severity Estimation of Plant Leaf Diseases Using Segmentation Method

Plants have assumed a significant role in the history of humankind, for the most part as a source of nourishment for human and animals. However, plants typically powerless to different sort of diseases such as leaf blight, gray spot and rust. It will cause a great loss to farmers and ranchers. Therefore, an appropriate method to estimate the severity of diseases in plant leaf is needed to overcome the problem. This paper presents the fusions of the Fuzzy C-Means segmentation method with four different colour spaces namely RGB, HSV, L*a*b and YCbCr to estimate plant leaf disease severity. The percentage of performance of proposed algorithms are recorded and compared with the previous method which are K-Means and Otsu’s thresholding. The best severity estimation algorithm and colour space used to estimate the diseases severity of plant leaf is the combination of Fuzzy C-Means and YCbCr color space. The average performance of Fuzzy C-Means is 91.08% while the average performance of YCbCr is 83.74%. Combination of Fuzzy C-Means and YCbCr produce 96.81% accuracy. This algorithm is more effective than other algorithms in terms of not only better segmentation performance but also low time complexity that is 34.75s in average with 0.2697s standard deviation.N/