RGB-D verilerine dayanarak hareket yakalama tabanlı yerinde diz çekme egzersiz oyunu: Knee-up

Abstract

Bu çalışmada yerinde diz çekme egzersiz hareketi yolu ile diz sağlığını destekleyen Knee Up egzersiz oyunu tasarlanmış ve uygulanmıştır. Egzersiz oyunu kullanıcıların evde egzersiz yapmasına ve bir oyun ortamında bu egzersizi gerçekleştirmesine izin verir. RGB-D verileri kullanılarak hareket yakalama ile, kullanıcının iskelet eklemlerinin tahmini konumları gerçek zamanlı olarak alınır ve işlenir. Oyun için, 3B sanal ortamlar oyunlaştırma elemanları ile oluşturulmuştur, böylece kullanıcılar daha etkileşimli ve ilgi çekici egzersiz seanslarınden zevk alabilimektelerdir. Oyun, kurallara dayalı bir tanıma algoritması aracılığıyla gerçekleştirilen yerinde diz çekme egzersizlerinin kalitesini değerlendirmeyi ve karşılığında geri bildirim sağlamayı kolaylaştırır. Knee Up egzersiz oyununun kullanılabilirlik ve oyunlaştırma özelliklerini değerlendirmek için bir kullanıcı çalışması yapılmıştır. Çalışma sonuçları, Knee UP egzersiz oyununun kullanılabilirlik, katılım, oyunu öğrenme kolaylığı ve egzersizin sürdürülebilirliğini genel olarak iyi karşılandığını göstermektedir; ve kural tabanlı tanıma algoritmasının tatmin edici derecede iyi çalıştığını doğrulamaktadır.

In this work, Knee Up exergame that promotes knee health via standing knee raises exercise is designed and implemented. It allows users to exercise at home and perform the exercise in a gaming environment. By motion capture using RGB-D data, estimated positions of the user's skeletal joints are acquired and processed in real-time. For the game, 3D virtual environments have been created with gamifcation elements so that users can enjoy more interactive and engaging exercise sessions. The game facilitates to evaluate the quality of performed standing knee raises exercises through a rule-based recognition algorithm and, in return, to provide timely feedback. A formal user study was conducted in order to evaluate the usability and gamification aspects of Knee Up. Study results demonstrate that Knee Up is generally well-received in terms of usability, engagement, ease of learning to play, and exercise sustainability; and validate that the rule-based recognition algorithm works satisfactorily well.