Il tracking del movimento

Il tracking del movimento

Immagina un videogame in cui il personaggio si muove man mano che tu muovi un joystick. In questo caso, il sistema sta “tracciando” i tuoi movimenti per far muovere il personaggio nella direzione desiderata.

Il tracking del movimento è una tecnica ancora più sofisticata utilizzata per rilevare e seguire il movimento di oggetti o persone attraverso l’analisi di immagini o dati provenienti da sensori.

Questa tecnica è ampiamente utilizzata in vari settori, come la robotica, l’analisi del comportamento umano, la realtà virtuale, la sorveglianza e molte altre applicazioni.


In campo scientifico, ad esempio, può essere utilizzato per studiare il movimento di animali, per monitorare l’andamento di malattie neurologiche o per analizzare le performance di atleti durante una competizione sportiva.

L’intelligenza artificiale applicata al tracking del movimento può essere utilizzata per individuare e seguire persone sospette o oggetti indesiderati all’interno di un’area sorvegliata.

Il tracking del movimento è un componente chiave nella realtà virtuale e aumentata, dove l’intelligenza artificiale viene utilizzata per monitorare i movimenti dell’utente e trasformarli in interazioni virtuali o sovrapposizioni digitali nel campo visivo dell’utente.


Il tracking è essenziale nella robotica per consentire ai robot di seguire oggetti o persone, ad esempio in un’operazione di manipolazione degli oggetti o nell’interazione uomo-robot.

L’AI può essere utilizzata per rilevare e analizzare il comportamento umano, come la rilevazione di movimenti anomali, la classificazione delle azioni umane o lo studio dei pattern di movimento.

In campo medico tracciare il movimento mediante l’AI serve per monitorare i pazienti o per fornire feedback sulla riabilitazione fisica. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per monitorare e analizzare i movimenti di un paziente per facilitare la diagnosi o il trattamento di disturbi del movimento.

Il tracking di movimento classico

Un esempio pratico di tracking del movimento può essere trovato nei dispositivi di fitness come gli smartwatch o i tracker di attività fisica. Questi dispositivi utilizzano sensori come gli accelerometri per rilevare i movimenti del nostro corpo e calcolare dati come il numero di passi fatti, la distanza percorsa o le calorie bruciate durante un’attività fisica.

Come abbiamo già accennato, il tracking del movimento può essere fatto in modi diversi, a seconda dei sensori che si usano.

Alcuni sensori, come le telecamere, possono “vedere” e seguire i movimenti delle persone o degli oggetti. Altri sensori, come gli accelerometri o i giroscopi, possono “sentire” e registrare i movimenti.

C’è anche il GPS, che usa dei satelliti per sapere la posizione di qualcosa o di qualcuno.

Questi sensori possono essere usati per molti scopi, come nei videogiochi o negli smartwatch per tenere traccia dei movimenti delle persone.

Le telecamere di motion capture

Le telecamere di motion capture sono come speciali telecamere che possono catturare il movimento di oggetti o persone in modo molto preciso. Ci sono due tipi principali di telecamere di motion capture.

In uno dei tipi, le telecamere registrano il movimento di oggetti usando luci speciali riflettenti attaccate su di loro.

Invece, nell’altro tipo, le telecamere emettono luce e usano speciali sensori per vedere come quella luce rimbalza sugli oggetti e capire così il movimento.

Questi dati possono poi essere usati per creare animazioni o vedere come si muovono gli atleti nello sport.

Per migliorare l’accuratezza delle telecamere di motion capture, si possono utilizzare altre tecnologie come i sensori che possono essere indossati sul corpo o sui vestiti oppure sensori magnetici, che misurano il campo magnetico intorno a noi. Questi sensori danno informazioni aggiuntive sul modo in cui ci muoviamo e permettono alle telecamere di tracciare con più precisione i nostri movimenti. Altre tecnologie come il Lidar, che utilizza laser per misurare la distanza, o i sensori di pressione che rilevano l’appoggio al suolo, possono anche essere integrate per rendere il tracciamento ancora più accurato.

Il tracking di movimento associato all’intelligenza artificiale

La teoria prevalente nel tracking del movimento che si avvale di sensori ottici e dell’intelligenza artificiale si basa sull’uso di algoritmi di computer vision e tecniche di machine learning.

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I sistemi di tracking del movimento sono progettati per rilevare oggetti nel campo visivo e seguire il loro movimento nel tempo. Ciò viene fatto attraverso una combinazione di algoritmi di estrazione delle caratteristiche, come il rilevamento dei contorni degli oggetti, e algoritmi di matching che cercano di associare le caratteristiche tra i frame successivi.

Uno dei più comuni approcci per il tracking del movimento è il metodo di “tracking by detection“. Questo approccio consiste nella rilevazione degli oggetti iniziali nel primo frame e successivamente il tracciamento dei loro movimenti nel tempo. Questo può essere fatto utilizzando algoritmi di rilevamento degli oggetti come il classificatore a cascata di Haar o i descrittori di caratteristiche come i descrittori di HoG (Histogram of Oriented Gradients) o i descrittori di CNN (Convolutional Neural Network).


Il classificatore a cascata di Haar è un metodo efficace per il rilevamento di oggetti in immagini, particolarmente noto per il rilevamento di volti. È stato introdotto da Viola e Jones nel loro lavoro pionieristico nel 2001.
Utilizza le caratteristiche di Haar, che sono semplici modelli di differenze di intensità luminosa in varie regioni di un’immagine. Queste caratteristiche sono valutate rapidamente grazie all’utilizzo dell’immagine integrale.
“cascata” nel nome si riferisce a come il classificatore è strutturato. Più classificatori deboli (che possono essere semplici e non molto precisi da soli) sono combinati in una sequenza. Un’immagine passa attraverso vari stadi di questa cascata, e ad ogni stadio, vengono scartate le regioni dell’immagine che non corrispondono ai criteri. Ciò riduce drasticamente il carico computazionale, permettendo al classificatore di operare rapidamente.

I descrittori di HoG sono utilizzati per la descrizione delle forme locali in immagini, e sono particolarmente efficaci nel rilevamento di persone e oggetti.
Funzionamento: Questa tecnica conta le occorrenze di orientamenti del gradiente in porzioni localizzate dell’immagine. I gradienti (variazioni direzionali nell’intensità dei pixel) di un’immagine sono utili per catturare la forma e la struttura.
Applicazioni: I descrittori di HoG sono spesso usati in combinazione con macchine a vettori di supporto (SVM) per il rilevamento di oggetti. Sono particolarmente noti per il loro ruolo nel rilevamento di persone all’interno delle immagini.


Una volta che gli oggetti sono rilevati nel frame iniziale, vengono estratte delle caratteristiche che descrivono la forma o l’aspetto dell’oggetto. Queste caratteristiche vengono quindi utilizzate per associare gli oggetti tra i frame successivi utilizzando algoritmi di matching o tracciamento ottico. Alcuni esempi di algoritmi di matching includono il metodo di Kalman filter o il metodo di particle filter, che sono spesso utilizzati per migliorare la robustezza del tracking in presenza di rumore o incertezza.


Il filtro a particelle, noto anche come Sequential Monte Carlo method, utilizza un insieme di “particelle” (campioni) che rappresentano possibili stati del sistema. Ogni particella ha un peso che indica la probabilità che quella particella rappresenti effettivamente lo stato reale del sistema. Le particelle vengono aggiornate e ri-campionate in base alle misurazioni ricevute, permettendo di approssimare la distribuzione di probabilità dello stato del sistema. È utilizzato in contesti dove i modelli sono molto complessi come nel tracciamento di oggetti in movimento in video, in sistemi di navigazione per veicoli autonomi e in molti problemi di robotica.


È importante notare che il tracking del movimento può presentare una sfida a causa di molte variabili e fattori che possono influenzare la corretta rilevazione e tracciamento degli oggetti. Ad esempio, l’illuminazione cangiante, l’occlusione degli oggetti, il disturbo di fondo e la variabilità dell’aspetto degli oggetti possono rendere difficoltoso il processo di tracking.

Per affrontare queste sfide, sono state sviluppate varie tecniche e metodologie avanzate. Alcuni esempi includono l’utilizzo di algoritmi di apprendimento profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN), che sono in grado di apprendere automaticamente le caratteristiche degli oggetti da grandi quantità di dati di addestramento. Ciò ha portato a un miglioramento significativo nella precisione e nella robustezza del tracking del movimento.

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