Comparative Analysis of Methods for Calculating the Center of Gravity in the Task of Analyzing Human Movement

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Biomechanics is a complex network of interdependencies between various biological and mechanical parameters that determine the stability of human movement in space through the position of the center of gravity of the body (CT). Determining the variability of CT is crucial in solving the problems of the human condition (as opposed to the motor norm) in medicine, in sports and other areas of human life. The center of gravity is an imaginary point that helps to analyze various configurations of the human body both in static and in motion. This article discusses various methods for calculating the center of gravity of a person passing in a sagittal projection in front of the camera, and also compares them. The results of the study may have important practical significance for various applications of human movement analysis. They can be used in sports training to optimize movement techniques, in medical rehabilitation to assess the patient's condition, as well as in the entertainment industry to create realistic computer animations. The main methods of localization of CT of the human body, which can be obtained from image analysis, are given. A comparative analysis of methods in determining human CT was also presented.

About the authors

Mikhail Yu. Kataev

Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Author for correspondence.
Email: kmy@asu.tusur.ru

Professor, Doctor of Technical Sciences

Russian Federation, Tomsk

Andrew B. Kurakov

Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Email: sniperaft@gmail.com

Assistant

Russian Federation, Tomsk

References

  1. Nopin S.V., Kopanev A.N., Abutalimova S.M. Modern Systems of Testing and Analysis of Human Movements // Modern Issues in Biomedicine. 2020. Vol.4. P.61-71.
  2. Biomechanical characteristics in the study of human movements. Available from: https://fkis.ru/page/1/113.html [Accessed: 10 May 2023].
  3. Zakharov R.K. Methods of Improving Image Quality in Recognition Tasks // Modern Scientific Research and Innovations. 2012. No. 8. Available from: http://web.snauka.ru/is- sues/2012/08/16488 [Accessed May 5, 2023].
  4. Ледяев В. П. Обнаружение движущихся объектов с помощью компьютерного зрения и библиотеки OpenCV.
  5. // Вестник МГУП имени Ивана Федорова. 2015. №6. С. 85-91.
  6. How to Use Background Subtraction Methods. Available from: https://docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html [Accessed: 06 May 2023].
  7. Kurakov A.B., Khayumov B.R., Volokitin G.A., Kataev M.Yu. Study of the Influence of Morphological Transformations of Binary Human Figure Images in the Human Gait Parameters Control Task // Proceedings of the International Scientific-Practical Conference "Electronic Means and Control Systems". 2020. Vol 2. P. 31.
  8. Opening. Available from: http://altamisoft.ru/products/al-tami_studio/user_manual_AS_3_1_0/filters/morphological_operations/opening/ [Accessed: 10 May 2023].
  9. Closing. Available from: http://altamisoft.ru/products/al- tami_studio/user_manual_AS_3_1_0/filters/morphological_operations/closing/ [Accessed 10 May 2023].
  10. Kurakov A.B., Solovyeva I.V., Volokitin G.A. Image Processing Program for Determining Human Gait Parameters // Proceedings of the All-Russian Scientific-Technical Conference of Students, Postgraduates, and Young Scientists "Scientific Session TUSUR-2020". 2020. Vol 2. P. 38-40.
  11. Determining the coordinates of the center of gravity of flat figures. Positions of the center of gravity of certain figures. How to find the center of gravity of an irregular shape. Available from: https://gm2irk.ru/media/opredeleniekoordinat-centra-tyazhesti-ploskih-figur/ [Accessed 10 May 2023].
  12. Determining the position of the centers of gravity of the body's links of a human. Available from: https://allasamsonova.ru/kolledzh-bodibildinga/opredelenie-polozhenijacentrov-tjazhesti-zvenev-tela-cheloveka/ [Accessed 10 May 2023].
  13. Ochkov V.F., Kolkhopp F. Physics and Informatics: Center of Gravity of the Black Box. // Informatics in School. 2017. Vol.7. P.65-70.
  14. Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js. Available from: https://blog.tensorflow.org/2021/05/next-generation-pose-detection-withmovenet-and-tensorflowjs.html [Accessed: 10 May 2023].
  15. Human pose estimation with MoveNet. Available from: https://www.kaggle.com/code/ibrahimserouis99/human-pose-estimation-with-movenet [Accessed 10 May 2023].

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».