Doktoraty Wydziału IET

mgr inż. Filip Malawski

Promotor: dr hab. inż. Bogdan Kwolek, prof. n. (AGH)
Dyscyplina: Informatyka

Technologia odgrywa istotną rolę we współczesnym sporcie. Rozwój metod pozwalających na automatyczną analizę ruchu sportowców jest istotny zarówno dla trenerów, jak i zawodników. W ostatnich latach obserwuje się znaczący postęp w tej dziedzinie, jednakże wiele zagadnień nie zostało jeszcze w pełni opracowanych, w tym analiza dynamiki ruchu, segmentacja czasowa ciągłego ruchu, analiza jakościowa akcji czy też dostarczanie informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym. Motywacją do podjęcia niniejszej pracy była potrzeba opracowania metod analizy ruchu w sporcie, które umożliwiłyby wspomaganie procesu doskonalenia umiejętności sportowych. Do ewaluacji zaproponowanych metod wybrano szermierkę, która jest bardzo techniczną dyscypliną sportową, a omawiane zagadnienia mają dla niej istotne znaczenie.

Badania dotyczyły trzech istotnych obszarów w zakresie analizy ruchu w sporcie. Pierwszy z nich związany był z rozpoznawaniem akcji specyficznych dla sportu. Ogólne metody rozpoznawania akcji są w tym przypadku niewystarczające, ponieważ akcje sportowe charakteryzują się specyficznymi formami ruchu, w szczególności mogą mieć bardzo zbliżone trajektorie ruchu, ale inną dynamikę wykonania, co przekłada się na różne techniki sportowe. Przykładem takich akcji są różne typy wypadu w szermierczej pracy nóg. W niniejszej pracy opracowano metody pozwalające na ekstrakcję, selekcję oraz fuzję cech opisujących pracę nóg szermierza, które umożliwiają skuteczne rozpoznawanie różnych typów wypadu, w oparciu o sygnały wizyjne oraz inercyjne.

Drugi obszar związany był z segmentacją czasową ciągłego ruchu, celem wyodrębnienia poszczególnych akcji oraz ich analizy jakościowej, dostarczającej informacji istotnych dla poprawy wykonywanego ruchu. W tej części pracy zaproponowano oraz przebadano metody adaptacyjnego filtrowania sygnałów na podstawie modelu ruchu, które umożliwiają efektywne wykrywanie akcji wypadu w szermierczej pracy nóg. Parametry jakościowe wyodrębnionych akcji są wyliczane i przekazywane do ćwiczących osób w czasie rzeczywistym.

Celem badań w trzecim obszarze było opracowanie nowych metod przekazywania informacji zwrotnej dla sportowców. Informacje te powinny być dostarczane na bieżąco oraz w sposób intuicyjny, aby umożliwić poprawę ruchu w trakcie wykonywania ćwiczenia. W tej części pracy zaproponowano i zaimplementowano system wspomagający ćwiczenia z bronią w szermierce, wykorzystujący okulary do rozszerzonej rzeczywistości. Z użyciem wspomnianych okularów wirtualnie wygenerowane trajektorie ruchu broni nakładane są na widok świata fizycznego w czasie rzeczywistym. Zaproponowano i przebadano metody pozwalające na śledzenie ruchu broni, uczenie modeli poprawnych akcji bronią oraz ewaluację wykonywanych ćwiczeń. Ponadto opracowano procedurę kalibracji mapowania współrzędnych rzeczywistych na wirtualne, co umożliwia dopasowanie wyświetlanych wirtualnych trajektorii ruchu do fizycznego położenia broni. Na wyświetlaczach okularów generowane są w czasie rzeczywistym trajektorie zarówno modelowych, jak i obecnie wykonywanych akcji. Dzięki automatycznej analizie ruchu broni oraz zastosowaniu rozszerzonej rzeczywistości możliwe jest dostarczenie w czasie rzeczywistym, w sposób innowacyjny oraz intuicyjny, użytecznej informacji zwrotnej.

Wyniki badań eksperymentalnych oraz pozytywna ocena zaimplementowanych systemów przez trenerów szermierki, wskazują na zasadność postawionej tezy, co oznacza, że automatyczna analiza technik oraz form ruchu ciała w sporcie dostarcza informacji zwrotnej, pozwalającej na doskonalenie umiejętności sportowych.

Autoreferat

Recenzja - prof. dr hab. inż. Katarzyna Stąpor
Recenzja - prof. dr hab. inż. Władysław Kasprzak

BPP
Google Scholar

Publikacje w czasopismach z Listy Filadelfijskiej:

Malawski F., Kwolek B.: Improving multimodal action representation with joint motion history context. Journal of Visual Communication and Image Representation, DOI: 10.1016/j.jvcir.2019.03.026, Elsevier, 2019.
IF: 1.836, MNiSW: 30p.

Malawski F., Kwolek B.: Recognition of action dynamics in fencing using multimodal cues. Image and Vision Computing, vol. 75, pp. 1-10, Elsevier, 2018.
IF: 2.159, MNiSW: 35p.

Malawski F., Gałka J.: System for multimodal data acquisition for human action recognition. Multimedia Tools and Applications, vol. 77, iss. 18, pp. 1-26, Springer, 2018.
IF: 1.541, MNiSW: 30p.

Zieliński K, Czekierda Ł., Malawski F., Straś R., Zieliński S.: Recognizing value of educational collaboration between high schools and universities facilitated by modern ICT. Journal of Computer Assisted Learning, vol. 33, iss. 6, pp. 633-648, Wiley, 2017.
IF: 1.859, MNiSW: 40p.

Czekierda Ł., Malawski F., Wyszkowski P.: Holistic approach to design and implementation of a medical teleconsultation workspace. Journal of Biomedical Informatics, vol. 57, pp. 225-244., Elsevier, 2015.
IF: 2.882, MNiSW: 40p.

Doktorant jest współautorem 27 publikacji naukowych, w tym 5 w czasopismach z Listy Filadelfijskiej. Był kierownikiem grantu Preludium przyznanego przez NCN. Uczestniczył także w roli wykonawcy w projektach badawczych i rozwojowych finansowanych z programów NCN, NCBiR, POIG, RPO WM.