姜昱健　應(yīng)夢　尾方義人

摘要：在產(chǎn)品開發(fā)與產(chǎn)品性能評價中經(jīng)常會使用到觀察法，隨著人工智能人體姿態(tài)識別技術(shù)的發(fā)展，可以大幅度提升對肢體動作的量化效率。文章以筆記本改良為研究對象，通過使用二維姿勢檢測系統(tǒng)，采集使用者在翻動筆記本動作時肢體關(guān)鍵位置信息，幫助產(chǎn)品開發(fā)者有效地發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)行為觀察法難以發(fā)現(xiàn)的動作細(xì)節(jié)，探索新的客觀評價方法，促進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)時的更迭速度。

關(guān)鍵詞：行為分析；評價方法；產(chǎn)品設(shè)計

中圖分類號：TP39文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0引言筆記本被頻繁地使用于日常生活中。筆記本翻動這個看似簡單的動作，因受尺骨神經(jīng)麻痹、頸椎神經(jīng)麻痹等病癥的影響，都會造成翻動動作不順暢。

根據(jù)日本人間生活工學(xué)研究中心的體感測量數(shù)據(jù)得知，年輕人翻動紙張的速度是高齡者的1.5～2倍。高齡者在紙張翻動時指尖與紙張的摩擦力相比于年輕人有所降低，在筆記本紙張的選擇上更傾向粗糙的紙張。

指尖與紙張間的摩擦力降低的原因是高齡者隨著年齡增加，皮膚分泌功能減退，皮脂腺及汗腺分泌減少，導(dǎo)致皮膚萎縮變薄、含水量降低，故皮膚干燥，嚴(yán)重影響老年人的生活質(zhì)量［1］。

根據(jù)德國的統(tǒng)計數(shù)據(jù)研究表明，老年人皮膚干燥發(fā)生概率在29.5%～85.5%，其中32.0%發(fā)生于手部［2］。針對這個問題點(diǎn)，對人們在日常生活翻動筆記本行為展開觀察分析。翻動紙張時的動作可以分為兩大類：（1）通過指尖皮膚與紙張的摩擦卷起紙張。（2）手指從筆記本的邊緣處抬起紙張進(jìn)行翻動。當(dāng)通過指尖皮膚與紙張摩擦的翻動方式失敗時，會改為從筆記本邊緣抬起紙張的翻動動作，但從筆記本邊緣抬起紙張翻動時會遇到紙張黏合的情況，這時使用者會采用指尖捻動的動作將紙張分開。

筆者對日常使用的筆記本進(jìn)行了改良設(shè)計。設(shè)計點(diǎn)為：將筆記本邊緣做斜切處理，避免指尖抬起紙張時黏合情況的發(fā)生，從而提升翻起單頁紙張的成功率。在后續(xù)使用者的使用感受反饋中，確實(shí)得到了筆記本更易用、更容易翻起的正面反饋。然而，這些反饋僅僅停留在主觀評價層面。如何對筆記本改良進(jìn)行客觀數(shù)據(jù)量化分析評價成為本研究的課題。

對上肢行為進(jìn)行量化分析，首先要對關(guān)節(jié)位置進(jìn)行定位，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對比目前已有的各種上肢姿態(tài)測定手段，非接觸式測定方法相比于接觸式測定方法具有高效性、低花費(fèi)的特征［3］。因此，本研究使用美國卡耐基梅隆大學(xué)在2017年開發(fā)的二維姿勢檢測開源系統(tǒng)OpenPose，采集翻動筆記本動作時肢體關(guān)鍵位置信息，幫助發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)行為觀察法難以發(fā)現(xiàn)的動作細(xì)節(jié)，尋找改良前后筆記本與上肢運(yùn)動規(guī)律間的關(guān)系［4］。

1筆記本易用性試驗判別指標(biāo)的選取右手肘、右手手腕、左手肘、左手手腕在圖像中的投影點(diǎn)分別計做P3=［x3，y3］、P4=［x4，y4］、P6=［x6，y6］、P7=［x7，y7］，肢體關(guān)鍵點(diǎn)位置如圖1所示。使用關(guān)節(jié)坐標(biāo)點(diǎn)位創(chuàng)建密度圖，通過顏色出現(xiàn)的位置形成關(guān)節(jié)坐標(biāo)的活動范圍，顏色的深淺呈現(xiàn)坐標(biāo)的疏密程度，可直觀地了解關(guān)節(jié)關(guān)鍵點(diǎn)的活動范圍及運(yùn)動軌跡。

連續(xù)翻動紙張動作，在動作流暢的情況下是一種周期性運(yùn)動。筆記本在翻動過程中會遇到阻礙。例如：因紙張黏合無法一次性完成翻動動作，在上肢動作上的體現(xiàn)為動作流暢性不足。因此，本試驗選取雙手手腕間的距離變化作為動作流暢性的輔助判別指標(biāo)。

左右手腕連線：

2試驗設(shè)計及實(shí)施

2.1試驗設(shè)備與環(huán)境低成本獲取關(guān)節(jié)位置信息也為此試驗的目的之一。因此，本試驗采用生活中容易獲得的拍攝設(shè)備：手機(jī)后置攝像頭。拍攝畫面分辨率為1 920×1 080，拍攝幀數(shù)為30 fps。

試驗環(huán)境選擇獨(dú)立開闊的室內(nèi)空間，最大限度地避免非試驗相關(guān)人員及嘈雜環(huán)境對試驗過程的影響。拍攝設(shè)備放置于試驗參與者的正前上方1.5m處，拍攝設(shè)備與被試者之間無任何遮擋物，保證畫面可以完整拍攝到被試者的頭、肩、肘、腕，形成在當(dāng)下拍攝方向的正投影。

2.2被試者選取10名20—30歲成年人作為試驗對象。習(xí)慣用手均為右手，均身體健康、無肢體運(yùn)動障礙及肢體病痛歷史，在試驗過程中可以保持穩(wěn)定坐姿。測試時，試驗參與者均無疲勞狀態(tài)。

2.3試驗準(zhǔn)備 第一，準(zhǔn)備被改良過的與未被改良過的筆記本各一本，在筆記本內(nèi)相同頁數(shù)的內(nèi)頁貼上貼紙進(jìn)行標(biāo)記，以此作為筆記本翻動的目標(biāo)頁，試驗者翻動到目標(biāo)頁即視為此試驗條件下的動作結(jié)束。

第二，確保OpenPose能夠正確識別頭、肩、肘、腕關(guān)鍵點(diǎn)后，開始試驗拍攝。每個試驗者分別以空手、手中持筆兩種狀態(tài)翻動改良與未被改良過的筆記本，共4種試驗條件，如表1所示。

3對比分析由密度圖發(fā)現(xiàn)試驗者4，5，6，7，10在空手狀態(tài)和持筆狀態(tài)下分別翻動未被改良的筆記本與改良后的筆記本的運(yùn)動變化狀態(tài)相似，如圖2所示。結(jié)合視頻

發(fā)現(xiàn)密度圖狀態(tài)相似的原因是試驗者4，5，6，7，10均采用從筆記本下方對紙張進(jìn)行分離翻動，如圖3所示，也就意味著對筆記本側(cè)面進(jìn)行的斜切改良處理，在這些試驗者使用筆記本的時候不會發(fā)生作用。

試驗者8的密度圖在所有試驗者中變化最為復(fù)雜，如圖4所示。結(jié)合視頻發(fā)現(xiàn)，試驗者8在同一試驗條件下均使用了兩種以上的翻動姿勢，如圖5所示。試驗者8在采用圖6中第二種翻動姿勢的時候，斜切改良過的邊緣反而減弱了紙張翻動的順暢性。

對于翻動習(xí)慣是從筆記本側(cè)面進(jìn)行的試驗者，由密度圖可以發(fā)現(xiàn)，試驗者1在使用未被改良后的筆記本時，右手腕部運(yùn)動方向相較于使用改良后的筆記本時發(fā)生了縱向的位置變化，如圖6所示。也就意味著筆記本翻動過程中有手臂向前伸展的動作發(fā)生，結(jié)合視頻得知，試驗者是從側(cè)面翻動紙張失敗，從而選擇從紙張更易分離的筆記本上緣進(jìn)行翻動。使用改良后的筆記本時，右手腕部關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動范圍有所減小，呈現(xiàn)規(guī)律性的左右運(yùn)動狀態(tài)。

4結(jié)語通過對于改良筆記本的對比試驗以及結(jié)果，對設(shè)計改良有進(jìn)一步的啟發(fā)與參照，后續(xù)的筆記本改良需盡可能地適應(yīng)不同翻動習(xí)慣的用戶，適合從筆記本上邊緣、下邊緣翻動紙張的用戶。人工智能動態(tài)捕捉技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)低成本且高效的數(shù)據(jù)化肢體運(yùn)動分析，為圖4試驗者8的肘腕密度及雙腕間距離變化

產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)領(lǐng)域提供新的思路及客觀的技術(shù)支持。相較于依靠產(chǎn)品開發(fā)者的眼睛及個人經(jīng)驗的傳統(tǒng)行為觀察法，人工智能動態(tài)捕捉技術(shù)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)容易被忽略的動作細(xì)節(jié)，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品使用過程中出現(xiàn)的問題，加速產(chǎn)品的迭代。

參考文獻(xiàn)

［1］戴付敏，王麗君，BEHM C，等.國外老年人皮膚干燥評估與干預(yù)的研究進(jìn)展［J］.中華護(hù)理雜志，2017（1）：53-58.

［2］LICHTERFELD A，LAHMANN N，BLUME P，et al.Dry skin in nursing care receivers：a multi—centre cross—sectional prevalence study in hospitals and nursing homes［J］.International Journal of Nursing Studies，2016（56）：37-44.

［3］姜昱健，應(yīng)夢，尾方義人.輔助器具設(shè)計開發(fā)中肢體姿態(tài)的測定方法研究［J］.藝術(shù)設(shè)計研究，2021（1）：28-30.

［4］CAO Z，SIMON T，WEI S E，et al.Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields［C］.Honolulu：2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR），2017.

（編輯 王永超）

Research on the establishment of the evaluation method of the improved design of the

book based on the artificial intelligence dynamic capture technologyJiang? Yujian， Ying? Meng， Ogata? Yoshito

（Kyushu University， Fukuoka 8158540， Japan）Abstract：? The observation method is often used in product development and product performance evaluation， and with the development of artificial intelligence human posture recognition technology， the efficiency of quantifying limb movements can be substantially improved. This paper takes the book improvement as the research object， by using a two-dimensional posture detection system to collect information on the key position of the user’s limbs when flipping the book action， to help product developers efficiently discover action details that are difficult to find by traditional behavioral observation methods， explore new objective evaluation methods， and promote the speed of change during product development.

Key words： behavior analysis; evaluation methods; product design