تتبع بصمات الأصابع

📅 آخر تحديث: ١ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ١ أغسطس ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة
تتبع حركة أصابع عازفي البيانو أثناء عزف نفس المقطوعة (حركة بطيئة، بدون صوت) [ 1 ]

في مجال التعرف على الإيماءات ومعالجة الصور ، يُعد تتبع الأصابع تقنية عالية الدقة تُستخدم لمعرفة موضع أصابع المستخدم في الفضاء ثلاثي الأبعاد . وقد طُوّرت هذه التقنية لأول مرة عام 1969.

يمكن استخدام تقنية تتبع الأصابع كجهاز إدخال بيانات للحاسوب .

مقدمة

يركز نظام تتبع الأصابع على تفاعل المستخدم مع البيانات، حيث يتفاعل المستخدم مع البيانات الافتراضية من خلال تحريك أصابعه لتمثيل حجم جسم ثلاثي الأبعاد. وقد نشأ هذا النظام انطلاقًا من مشكلة التفاعل بين الإنسان والحاسوب . والهدف منه هو جعل التواصل بينهما واستخدام الإيماءات وحركات اليد أكثر سهولة وبديهية. ولذلك، تم تطوير أنظمة تتبع الأصابع التي تتعقب في الوقت الفعلي موضع واتجاه أصابع كل علامة في بُعدين وثلاثي الأبعاد، وتستخدم حركات اليد والإيماءات البديهية للتفاعل.

أنواع التتبع

هناك العديد من الخيارات لتنفيذ تتبع الأصابع، وخاصة تلك المستخدمة مع أو بدون واجهة .

التتبع عبر واجهة المستخدم

يعتمد هذا النظام في الغالب على أنظمة التقاط الحركة بالقصور الذاتي والبصرية .

قفازات التقاط الحركة بالقصور الذاتي

تستطيع أنظمة التقاط الحركة بالقصور الذاتي رصد حركة الأصابع من خلال قراءة دوران كل جزء من أجزاء الأصابع في الفضاء ثلاثي الأبعاد. وبتطبيق هذه الدورانات على السلسلة الحركية ، يمكن تتبع حركة اليد البشرية بأكملها في الوقت الفعلي، دون عوائق ودون الحاجة إلى الاتصال اللاسلكي.

تستخدم أنظمة التقاط الحركة بالقصور الذاتي لليد، مثل قفازات Synertial mocap، مستشعرات صغيرة تعتمد على وحدات قياس القصور الذاتي (IMU) ، موزعة على كل جزء من الأصابع. ويتطلب الالتقاط الدقيق استخدام 16 مستشعرًا على الأقل. كما توجد نماذج أخرى من قفازات التقاط الحركة مزودة بعدد أقل من المستشعرات (13 أو 7 مستشعرات)، حيث يتم استكمال بيانات الأجزاء المتبقية من الأصابع (الأجزاء القريبة) أو استقراءها (الأجزاء البعيدة). وعادةً ما تُدمج المستشعرات في قفاز نسيجي، مما يجعل استخدامها أكثر راحة.

يمكن لأجهزة الاستشعار بالقصور الذاتي التقاط الحركة في جميع الاتجاهات الثلاثة، مما يعني أنه يمكن اكتشاف ثني الأصابع والإبهام ومدها وتقريبها.

هيكل اليد

بما أن المستشعرات بالقصور الذاتي لا تتعقب سوى الدوران، فإنه يجب تطبيق هذا الدوران على هيكل اليد للحصول على مخرجات دقيقة. وللحصول على مخرجات دقيقة (على سبيل المثال، للتمكن من لمس أطراف الأصابع)، يجب تعديل حجم هيكل اليد ليتناسب مع حجم اليد الحقيقية. ولتحقيق هذا الغرض، يمكن استخدام القياس اليدوي لليد أو استخراج القياسات تلقائيًا.

تتبع وضع اليد

إضافةً إلى تتبع حركة الأصابع، يحتاج العديد من المستخدمين إلى تتبع حركة اليد بأكملها في الفضاء. ويمكن استخدام عدة طرق لتحقيق هذا الغرض:

  • يتم التقاط حركة الجسم بالكامل باستخدام نظام التقاط الحركة بالقصور الذاتي (حيث يتم تثبيت هيكل اليد في نهاية السلسلة الحركية لهيكل الجسم). ويتم تحديد موضع راحة اليد من خلال الجسم.
  • التقاط موضع راحة اليد (الساعد) باستخدام نظام التقاط الحركة البصري.
  • التقاط موضع راحة اليد (الساعد) باستخدام طريقة تتبع الموضع الأخرى، والتي تستخدم على نطاق واسع في سماعات الواقع الافتراضي (على سبيل المثال HTC Vive Lighthouse).
عيوب أنظمة التقاط الحركة بالقصور الذاتي

تتميز أجهزة الاستشعار بالقصور الذاتي بعيبين رئيسيين مرتبطين بتتبع الأصابع:

  • مشاكل في تحديد الموضع المطلق لليد في الفضاء.
  • التداخل المغناطيسي
  • تتداخل المواد المعدنية المستخدمة عادةً مع أجهزة الاستشعار. قد تبرز هذه المشكلة بشكل خاص لأن اليدين غالبًا ما تكونان على اتصال بأشياء مختلفة، معظمها مصنوع من المعدن. تتميز الأجيال الحالية من قفازات التقاط الحركة بقدرتها على مقاومة التداخل المغناطيسي. وتعتمد درجة مناعتها ضد التداخل المغناطيسي على الشركة المصنعة، والسعر، وعدد أجهزة الاستشعار المستخدمة في القفاز. والجدير بالذكر أن أجهزة استشعار التمدد عبارة عن مكثفات سيليكونية لا تتأثر إطلاقًا بالتداخل المغناطيسي.

أنظمة التقاط الحركة البصرية

يتم تتبع مواقع العلامات والأنماط ثلاثية الأبعاد، حيث يتعرف النظام عليها ويصنف كل علامة وفقًا لموضع أصابع المستخدم. ويتم إنتاج إحداثيات هذه العلامات ثلاثية الأبعاد في الوقت الفعلي باستخدام تطبيقات أخرى.

علامات

تستطيع بعض الأنظمة البصرية ، مثل Vicon وART، رصد حركة اليد عبر علامات. في كل يد، توجد علامة لكل إصبع من الأصابع المستخدمة. تتولى ثلاث كاميرات عالية الدقة مهمة التقاط كل علامة وقياس موقعها، وذلك فقط عندما تتمكن الكاميرا من رؤيتها. تُستخدم هذه العلامات المرئية، المعروفة عادةً بالحلقات أو الأساور، للتعرف على إيماءات المستخدم ثلاثية الأبعاد . إضافةً إلى ذلك، وكما يشير التصنيف، تعمل هذه الحلقات كواجهة ثنائية الأبعاد .

الانسداد كطريقة للتفاعل

يُعدّ الحجب البصري أسلوبًا بديهيًا للغاية لتوفير رؤية أكثر واقعية للمعلومات الافتراضية ثلاثية الأبعاد. وتوفر واجهات المستخدم تقنيات تفاعل ثلاثية الأبعاد أكثر سلاسة من تلك الموجودة في الأنظمة ذات الأساس 6.

وظيفة العلامة

تعمل العلامات من خلال نقاط تفاعل ، والتي عادةً ما تكون محددة مسبقًا، ولدينا معلومات مسبقة عن المناطق المحيطة بها. لذلك، ليس من الضروري تتبع كل علامة على حدة؛ إذ يمكن التعامل مع المؤشرات المتعددة بنفس الطريقة عند وجود مؤشر واحد فقط. للكشف عن هذه المؤشرات من خلال التفاعل، نستخدم مستشعرات الأشعة تحت الحمراء فوق البنفسجية . وبفضل إمكانية التعامل مع العديد من المؤشرات كمؤشر واحد، تُحل المشكلات. خاصةً عند العمل في ظروف صعبة مثل الإضاءة الضعيفة ، أو ضبابية الحركة ، أو تشوه العلامة، أو الحجب.

يُتيح النظام تتبّع الجسم حتى في حال عدم رؤية بعض العلامات. وبفضل معرفة العلاقات المكانية بين جميع العلامات، يُمكن حساب مواقع العلامات غير المرئية باستخدام العلامات المعروفة. وتوجد عدة طرق للكشف عن العلامات، مثل طريقة تحديد العلامات الحدودية وطريقة تحديد العلامات المُقدّرة.

  • تتضمن تقنية هومر تحديد الشعاع مع المعالجة المباشرة: يتم تحديد كائن ثم يتم التعامل مع موضعه واتجاهه كما لو كان متصلاً مباشرة باليد.
  • تقدم تقنية كونر مجموعة من الأدوات ثلاثية الأبعاد التي تسمح بالتفاعل غير المباشر مع الكائنات الافتراضية من خلال أداة افتراضية تعمل كوسيط.
دمج البيانات مع أنظمة التقاط الحركة البصرية

بسبب حجب العلامات أثناء عملية الالتقاط، فإن تتبع الأصابع هو الجزء الأكثر تحديًا لأنظمة التقاط الحركة البصرية (مثل Vicon أو Optitrack أو ART).

يدّعي مستخدمو أنظمة التقاط الحركة البصرية أن معظم أعمال المعالجة اللاحقة عادةً ما تكون بسبب التقاط حركات الأصابع. وبما أن أنظمة التقاط الحركة بالقصور الذاتي (إذا تمت معايرتها بشكل صحيح) لا تحتاج في الغالب إلى معالجة لاحقة، فإن الاستخدام الشائع لمستخدمي أنظمة التقاط الحركة المتطورة هو دمج البيانات من أنظمة التقاط الحركة بالقصور الذاتي (الأصابع) مع أنظمة التقاط الحركة البصرية (الجسم + الموقع في الفضاء).

تعتمد عملية دمج بيانات التقاط الحركة على مطابقة الرموز الزمنية لكل إطار من مصادر بيانات نظام التقاط الحركة بالقصور الذاتي والبصري. وبهذه الطريقة، يمكن لأي برنامج تابع لجهة خارجية (مثل MotionBuilder أو Blender) تطبيق الحركات من مصدرين، بغض النظر عن طريقة التقاط الحركة المستخدمة.

تتبع حركة الأصابع بواسطة مستشعر التمدد

تستخدم أنظمة التقاط الحركة المزودة بمستشعرات التمدد مكثفات مرنة ذات لوحين متوازيين للكشف عن الاختلافات في السعة عند تمدد المستشعرات أو انحنائها أو قصها أو تعرضها للضغط. تُصنع مستشعرات التمدد عادةً من السيليكون، مما يعني أنها لا تتأثر بالتداخل المغناطيسي أو الانسداد أو الانحراف الموضعي (الشائع في الأنظمة بالقصور الذاتي). تؤدي خصائص هذه المستشعرات من حيث المتانة والمرونة إلى تتبع دقيق للغاية لحركة الأصابع، وهي تُستخدم في قفازات التقاط الحركة التي تنتجها شركة StretchSense. [ 2 ]

تتبع حركة اليد المفصلية

يُعدّ تتبع حركة اليد المفصلية أبسط وأقل تكلفة من العديد من الطرق الأخرى، إذ لا يتطلب سوى كاميرا واحدة . ورغم بساطة هذه التقنية، إلا أنها تُقلّل من دقتها. مع ذلك، فهي تُوفّر أساسًا جديدًا لتفاعلات جديدة في تصميم النماذج، والتحكم في الرسوم المتحركة ، وإضافة المزيد من الواقعية. وتعتمد هذه التقنية على قفاز مُكوّن من مجموعة ألوان مُحدّدة وفقًا لموضع الأصابع. ويقتصر اختبار الألوان هذا على نظام الرؤية في أجهزة الكمبيوتر، وبناءً على وظيفة الالتقاط وموضع اللون، يُمكن تحديد موضع اليد.

التتبع بدون واجهة

من منظور الإدراك البصري ، يمكن تمثيل الساقين واليدين كآليات مفصلية، أي نظام من الأجسام الصلبة المتصلة فيما بينها بمفاصل ذات درجة حرية واحدة أو أكثر. يمكن تطبيق هذا النموذج على نطاق أصغر لوصف حركة اليد، وعلى نطاق أوسع لوصف حركة الجسم بالكامل. فعلى سبيل المثال، يمكن تمييز حركة إصبع معينة من زواياها المعتادة، ولا تعتمد على موضع اليد بالنسبة للكاميرا.

تعتمد العديد من أنظمة التتبع على نموذج يركز على مشكلة تقدير التسلسل، حيث يتم إعطاء سلسلة من الصور ونموذج للتغيرات، ونقوم بتقدير التكوين ثلاثي الأبعاد لكل صورة. يتم تمثيل جميع تكوينات اليد الممكنة بواسطة متجهات في فضاء الحالة ، والذي يرمز إلى موضع اليد وزوايا مفاصل الأصابع. يُولّد كل تكوين لليد مجموعة من الصور من خلال الكشف عن حدود حجب مفاصل الأصابع. يتم حساب تقدير كل صورة من خلال إيجاد متجه الحالة الذي يتناسب بشكل أفضل مع الخصائص المقاسة. تحتوي مفاصل الأصابع على 21 حالة إضافية مقارنةً بحركة الجسم الصلب لراحة اليد؛ مما يعني زيادة التكلفة الحسابية للتقدير. تتكون التقنية من تصنيف كل مفصل إصبع، حيث يتم نمذجة كل وصلة على شكل أسطوانة. نرسم المحاور عند كل مفصل، ومنصف هذا المحور هو إسقاط المفصل. وبالتالي، نستخدم 3 درجات حرية، لأن هناك 3 درجات حركة فقط.

في هذه الحالة، ينطبق الأمر نفسه كما في التصنيف السابق ، حيث توجد مجموعة واسعة من أطروحات النشر حول هذا الموضوع. لذا، تختلف الخطوات وأساليب المعالجة باختلاف الغرض واحتياجات الشخص الذي سيستخدم هذه التقنية. على أي حال، يمكننا القول أنه بشكل عام، وفي معظم الأنظمة، ينبغي اتباع الخطوات التالية:

  • طرح الخلفية: الفكرة هي دمج جميع الصور التي تم التقاطها باستخدام مرشح غاوس بحجم 5x5، ثم يتم تغيير حجمها لتقليل بيانات البكسل المشوشة.
  • التجزئة: يتم استخدام تطبيق قناع ثنائي لتمثيل البكسلات التي تنتمي إلى اليد باللون الأبيض، ولتطبيق اللون الأسود على صورة الجلد الأمامية.
  • استخراج المنطقة: الكشف عن اليد اليسرى واليمنى بناءً على مقارنة بينهما.
  • استخلاص الخصائص: تحديد موقع أطراف الأصابع والكشف عما إذا كانت قمة أم وادٍ. لتصنيف النقطة، قمةً كانت أم وادٍ، تُحوّل إلى متجهات ثلاثية الأبعاد، تُسمى عادةً متجهات زائفة في المستوى xy، ثم يُحسب حاصل الضرب الاتجاهي. إذا كانت إشارة المركبة z لحاصل الضرب الاتجاهي موجبة، نعتبر النقطة قمة، وإذا كانت سالبة، فإنها وادٍ.
  • التعرف على إيماءات التأشير والقرص: يتم ربط إيماءة معينة مع مراعاة نقاط المرجعية المرئية (أطراف الأصابع).
  • تقدير الوضعية : إجراء يتكون من تحديد موضع اليدين من خلال استخدام خوارزميات تحسب المسافات بين المواضع.

تقنيات التتبع الأخرى

من الممكن أيضًا تتبع حركة الأصابع بشكل فعال. يُعدّ الماسح الضوئي الليزري الذكي نظامًا لتتبع الأصابع بدون علامات، يستخدم ماسحًا ضوئيًا/جهاز عرض ليزري مُعدّلًا طُوّر في جامعة طوكيو بين عامي 2003 و2004. وهو قادر على الحصول على إحداثيات ثلاثية الأبعاد في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى أي معالجة للصور (فهو في الأساس ماسح ضوئي لتحديد المدى، لكنه بدلًا من المسح المستمر لكامل مجال الرؤية، يُقيّد منطقة المسح بنافذة ضيقة جدًا بحجم الهدف تمامًا). وقد تمّ إثبات قدرة هذا النظام على التعرّف على الإيماءات. يمكن أن يكون معدل أخذ العينات عاليًا جدًا (500  هرتز)، مما يُتيح الحصول على مسارات سلسة دون الحاجة إلى ترشيح (مثل مرشح كالمان). كما يجري تطوير أجهزة تتبع هندسية دقيقة ورخيصة الثمن تعتمد على كاميرات الويب وتدعم تقنية HSV، بشكل فردي في جميع أنحاء العالم، وهي أجهزة حتمية تمامًا، مما يمنع الهلوسة ويقلل من تكاليف الحوسبة.

طلب

يمكن استخدام تقنية تتبع حركة اليد في الواقع الافتراضي والواقع المعزز ، وقد وصل تطبيقها إلى مستوى احترافي في النمذجة ثلاثية الأبعاد. ولذلك، نادراً ما تُستخدم هذه الأنظمة في التطبيقات الاستهلاكية نظراً لتكلفتها العالية وتعقيدها. على أي حال، يكمن الهدف الرئيسي في تسهيل مهمة تنفيذ الأوامر للحاسوب عبر اللغة الطبيعية أو الإيماءات التفاعلية.

يتمثل أحد الأهداف الرئيسية لتقنية تتبع حركة الأصابع في تسهيل استخدام أجهزة الكمبيوتر، وذلك من خلال التفاعل بالإيماءات. توفر هذه التقنية إمكانيات عديدة، أبرزها النحت والبناء والنمذجة ثلاثية الأبعاد في الوقت الفعلي باستخدام الكمبيوتر.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ غوبل، دبليو؛ بالمر، سي. (2013). بالاسوبرامانيام، راميش (محرر). "التحكم الزمني وكفاءة حركة اليد في الأداء الموسيقي الماهر" . PLOS ONE . 8 (1) e50901. Bibcode : 2013PLoSO...850901G . doi : 10.1371/journal.pone.0050901 . PMC 3536780. PMID 23300946 .  
  2. ↑ "قفاز التقاط الحركة الرائد عالميًا" . StretchSense . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 نوفمبر 2020 .