فهم الحركة الإنسانية: تقنية ثورية تعتمد على عدم اليقين في التعرف على الأفعال البشرية باستخدام أجهزة استشعار RGB-D

• قد لا تتمكن جميع أجهزة الاستشعار من تحديد الأنشطة اليومية بدقة. على سبيل المثال، أظهرت الدراسات التي تستخدم عددًا محدودًا من الأنشطة مثل المشي والجري والاستلقاء والوقوف والسقوط وصعود الدرج دقة عالية، ولكن واجهت صعوبة في التعامل مع الأنشطة الأكثر تعقيدًا. وبالمثل، واجهت مراقبة وضع السباحة باستخدام أجهزة الاستشعار بالقصور الذاتي قيودًا في الدقة .
  
  

• قد لا تتمكن بعض الوسائط المستندة إلى أجهزة الاستشعار من توفير تحليل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، اعتمدت دراسة تستخدم مقياس التسارع ومقياس الجيروسكوب المستندين إلى الهاتف الذكي للتعرف على النشاط على تقنيات التعلم العميق، والتي يمكن أن تكون كثيفة الاستهلاك للحساب وتستغرق وقتًا طويلاً .
  
  

• يمكن أن تكون أجهزة الاستشعار المتخصصة باهظة الثمن. على سبيل المثال، استخدمت دراسة ملابس خاصة مزودة بأجهزة استشعار ضغط لمراقبة أنشطة مرضى السكتة الدماغية. بينما كانت هذه المستشعرات مريحة وسهلة الاستخدام، إلا أنها كانت أكثر تكلفة من الخيارات الأخرى .
  
  

• قد تكون بعض أجهزة الاستشعار متطفلة وقد لا يشعر المستخدمون بالراحة عند ارتدائها طوال الوقت. على سبيل المثال، تطلبت الدراسة التي تستخدم مقياس التسارع ومقياس الجيروسكوب المستندين إلى الهاتف الذكي من المستخدمين حمل هواتفهم الذكية معهم .
  
  

• يمكن لبعض أجهزة الاستشعار التعرف على نطاق محدود من الأنشطة فقط. على سبيل المثال، أظهرت دراسة تستخدم عددًا محدودًا من الأنشطة مثل المشي والجري والاستلقاء والوقوف والسقوط وصعود الدرج دقة عالية، ولكن واجهت صعوبة في التعامل مع الأنشطة الأكثر تعقيدًا .
  
  

• يمكن أن يؤثر موضع المستشعر على الدقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة تستخدم مقياس التسارع ومقياس الجيروسكوب المستندين إلى الهاتف الذكي أن موضع الهاتف الذكي على الجسم يؤثر على مدى جودة التعرف على الأنشطة .
  
  

• قد يكون من الصعب تطوير أنظمة أجهزة الاستشعار المعقدة وتنفيذها. على سبيل المثال، طورت دراسة نظامًا مستشعرًا قابلًا للارتداء للتحكم في المشي باستخدام ميكرو معالج لتحليل المشية، ولكن كان معقدًا .
  
  

• قد تثير بعض أنظمة HAR القائمة على أجهزة الاستشعار مخاوف تتعلق بالخصوصية، خاصة تلك التي تجمع بيانات حساسة مثل الصور ومقاطع الفيديو.
  
  

تقنية فريدة تعتمد على مبدأ عدم التأكد في التعرف على الأفعال البشرية

تقنية التنبؤ الدقيق: تحدي ونقلة نوعية للعلوم البحتة

• فهم آلية عمل العين البشرية: إنّ فهم آلية عمل العين البشرية بشكل دقيق، بما في ذلك قدرتها على التركيز على التفاصيل الدقيقة مع الحفاظ على مجال رؤية واسع، هو أمر ضروري لتطوير تقنيات HAR أكثر دقة.
  
  
• تطوير تقنيات جديدة لتحليل الضوء: إنّ تحليل شدة الطول الموجي للضوء الذي يؤثر على مجال رؤيتنا، مع الأخذ بعين الاعتبار خصائص العين البشرية، يتطلب تطوير تقنيات جديدة لتحليل الضوء.
  
  
• دمج تقنيات HAR مع تقنيات الذكاء الاصطناعي: إنّ دمج تقنيات HAR مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم العميق، سيساهم في تحسين دقة التنبؤ بحركة الإنسان بشكل كبير.
  
  

• فهم سلوك الحيوانات: يمكن استخدام تقنيات HAR لفهم سلوك الحيوانات بدقة عالية.
  
  
• دراسة ظواهر فيزيائية جديدة: يمكن استخدام تقنيات تحليل الضوء لدراسة ظواهر فيزيائية جديدة لم تكن معروفة من قبل.
  
  
• تطوير تقنيات جديدة للتواصل: يمكن استخدام لغة الضوء لتطوير تقنيات جديدة للتواصل بين البشر وبين الآلات.
  
  

• توفير بيانات اللون (RGB) بالإضافة إلى بيانات العمق: تُتيح هذه البيانات استخراج ملامح حركة الجسم بدقة عالية، حتى في ظروف الإضاءة المنخفضة أو المعقدة.
  
  
• سهولة الاستخدام: لا تتطلب أجهزة استشعار RGB-D أي تجهيزات إضافية، مثل أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء، مما يجعلها أكثر سهولة في الاستخدام.
  
  
• انخفاض التكلفة: أصبحت أجهزة استشعار RGB-D أكثر تكلفة في السنوات الأخيرة، مما يجعلها خيارًا جذابًا لتطبيقات التعرف على الأفعال البشرية.