Dance movement patterns recognition

Nota: Aquest document conté originàriament altre material i/o programari només consultable a la Biblioteca de Ciència i Tecnologia."Es tracta d'un projecte dividit en dues parts independents però complementàries, realitzades per autors diferents. Aquest document conté originàriament altre material i/o programari només consultable a la Biblioteca de Ciència i Tecnologia"Part 1: The proposal of this project arises as a result of the necessity to obtain a greater interaction between people and machines. In our case, between the user and the application that reproduces a dancer. In order to perform this project we work with the application "The Virtual Dancer", of which main goal is to dance with a human. The application picks the movements of the user up (by computer vision, implemented with C++), it processes them and it acts according to them (implemented with Java). For a greater interaction the application not only catches the movements. Now the application knows what movements it is receiving. In this way the interaction is "richer". Once the movements made by the user are known, the following step is to recognize groups of movements (choreographies), in other words, patterns of dance movements. While recognizing movement patterns, the application analyses the next chorus, introducing a new step to the user, changing the choreography, encouraging the user, and so on. It does it in an interactive way; a way that makes the user feels more comfortable, without cuts and abrupt movements of the virtual dancer. Part 2: During this project has been tried to detect user movements using the received data of a webcam. This function has been implemented inside the virtual dancer application. In this part of the project we receive treated data by the visual part of this application which gives us only some important data about the user like could be his centre of mass position or the radius round him. With this data has been searched a way to translate this data to a recognized movement (left step, right step, jump …). The method used has been the Markov Hidden Model, with this method we have created some graphs with the features of each movement to recognize, and analyzing an input data sequence over this graph, using the Viterbi's Algorithm, we can recognize movements done by the user with quite good results. After this, we have tried to improve the method to also detect complex patterns (left step+twister+jump…). To do this new function, we have adapted the simple movement recognition function, to receive the already recognized steps and detect some kind of patterns in these recognized movements. Finally we have done a function to generate the HMM graphs used to recognize complex patterns.Part 1: La proposta d'aquest projecte sorgeix per la necessitat d'obtenir una major interacció entre persones i màquines. En el nostre cas, entre un usuari i una aplicació que reprodueix una ballarina. Per realitzar el següent projecte s'ha utilitzat l'aplicació "The Virtual Dancer", que té com a objectiu principal ballar amb l'usuari. L'aplicació capta els moviments de l'usuari (mitjançant visió per computador, implementada amb C++), els processa i actua segons ells (implementat amb Java). Per obtenir una major interacció, s'ha optat per fer que l'aplicació, no només capti els moviments, sinó que sàpiga què moviments està captant per a què, d'aquesta manera, la interacció sigui mes "rica". Una vegada es sap quins moviments fa l'usuari, el següent pas es reconèixer conjunts de moviments (coreografies), és a dir, patrons de moviments de ball. Reconeguem-te patrons de moviment, l'aplicació pot avançar-se a l'usuari en la següent tornada, introduïnt nous passos, variant la coreografia, animant l'usuari, etc. Però d'una manera interactiva, d'una manera que fa que l'usuari no percebi talls, ni moviments bruscos i es senti còmode. Part 2: Durant aquest projecte s'han intentat detectar moviments de l'usuari utilitzant la informació rebuda d'una càmera web. Aquesta funció ha estat implementada dins l'aplicació de la ballarina virtual. En aquesta part del projecte rebem informació ja tractada per la part visual de l'aplicació, la qual només ens dóna la informació més important de l'usuari, com podria ser la posició del seu centre de massa o el radi al voltant d'ell. Amb aquesta informació s'ha buscat una manera de traduir-la a un moviment reconegut (pas a la dreta, pas a la esquerra, salt,...). El mètode utilitzat ha estat el Model Ocult de Markov. Amb aquest mètode hem creat alguns grafs amb les característiques de cadascun dels moviments a reconèixer, i analitzant una seqüència d'entrada sobre aquest graf, utilitzant l'algorisme de Viterbi, podem reconèixer els moviments realitzats per l'usuari amb uns resultats força bons. Després d'això, hem intentat millorar el mètode per també detectar patrons de moviment complexes (pas dret + twister + salt + ...). Per fer aquesta nova funcionalitat hem adaptat la funció de reconeixement de moviments simples per rebre els pasos simples ja reconeguts i detectar algun tipus de patró en aquests moviments. Finalment hem realitzat una funció per generar el grafs HMM utilitzats per reconèixer els patrons complexes de moviments

Ontwikkeling en evaluatie van de E-Supporter 1.0 (eHealth content t.b.v. een gezonde leefstijl bij chronische aandoeningen)

Deze bestanden bevatten de data t.a.v. de ontwikkeling en eerste kleinschalige (N=20) gebruikersevaluatie van de E-Supporter 1.0. De E-Supporter 1.0 bevat eHealth content om mensen met chronische aandoeningen te ondersteunen in het ontwikkelen en behouden van een gezonde leefstijl t.a.v. lichamelijke activiteit en voeding

Ontwikkeling en evaluatie van app functionaliteiten voor leefstijlbevordering mensen met COPD en astma

Deze data bevatten de transcripten van twee design thinking workshops met zorgprofessionals voor het ontwikkelen van app functies om een gezonde leefstijl te bevorderen bij mensen met COPD. Tevens bevat het interview transcripten met de meningen van mensen met astma of COPD over de ontwikkelde functies tijdens de design thinking workshop

Vragenlijst naar de huidige leefstijl en facilitatoren en barriers voor een gezonde leefstijl

Deze data bevat de datasets van twee vragenlijsten over een gezonde leefstijl. De vragenlijsten stellen verschillende vragen over de percepties t.a.v. leefstijl op het gebied van beweging, voeding, stress, medicatiegebruik, roken en alcohol (N=219). Dit omvat o.a.: - kennis op het gebied van een gezonde leefstijl - de huidige leefstijl en perceptie t.a.v. eigen leefstijl van de respondenten - het vertrouwen in eigen kunnen voor het doen van leefstijlaanpassingen - facilitatoren en barrieres voor het naleven van een gezonde leefstijl - voorkeur voor coachingsstijl t.a.v. leefstijl

LISS panel - Fraud: Victims of online and offline fraud - Fraud: Victims of online and offline fraud

This study is about the prevalence, risk factors, and willingness to report online and offline fraud.Suggestions for data usage: The data files are accessible via Centerdata. For more information, please use the link under Relations or www.lissdata.nl

Benchmarking Various Untrained Localization Algorithms

When you want to localize yourself in buildings, it is impossible to use GPS. Therefore we must look for other solutions to make it usable inside buildings. One solution is localization using the widespread WiFi network. In this paper I will benchmark several untrained algorithms and try to give a comparison between those

Relevante gedragsveranderingstechnieken (BCT's) in slaap- en rookapps

Data heeft betrekking op het identificeren van relevante gedragsveranderingstechnieken (BCTs) in app gericht op het stoppen met roken en het verbeteren van slaapkwaliteit- en kwantiteit. De dataset bevat de volgende bestanden: - Vragenlijst voor het identificeren van belangrijke BCTs in de behandeling van stoppen met roken onder zorgverleners. - Scoringslijst voor het vaststellen van BCTs die zijn gebruikt in stoppen met roken apps. - Scoringsoverzicht van gescoorde BCTs in de top-10 stoppen met rookapps uit de app stores. - Vragenlijst voor het identificeren van belangrijke BCTs in de behandeling van slaapproblemen onder zorgverleners. - Scoringslijst voor het vaststellen van BCTs die zijn gebruikt in slaapapps. - Scoringsoverzicht van gescoorde BCTs in de top-10 slaapapps uit de appstores

Pre-implementatie studie naar de Diameter (diabetesapp) in de eerste lijn

De data behoren tot een pre-implementatiestudie in de eerste lijn naar de Diameter app. De Diameter is een app die een gezonde leefstijl op het gebied van beweging en voeding ondersteunt bij mensen met diabetes type 2. In deze studie is een vragenlijst afgenomen over de bruikbaarheid van functies van de Diameter app (zoals doelen stellen, lichamelijke activiteit meten en coaching berichten krijgen). Daarnaast zijn 6 patiënten en 8 zorgverleners geïnterviewd over de implementatie van de Diameter app in de eerste lijn

LISS panel - Fraud: Victims of online and offline fraud - Fraud: Victims of online and offline fraud – Cognitive test (Digit Span)

Cognitive test (Digit Span) aimed at remembering number sequences. This test is part two of the study about the prevalence, risk factors, and willingness to report online and offline fraud.Suggestions for data usage: The data files are accessible via Centerdata. For more information, please use the link under Relations or www.lissdata.nl