Tijs dessers eindpresentatie

652 views
581 views

Published on

Eindpresentatie Masterstudio

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
652
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Tijs dessers eindpresentatie

  1. 1. STUDIO NEW MEDIAPLAY & GAME
  2. 2. SERIOUS GAMES?
  3. 3. SERIOUS GAMES?• Serious games = serious business• Gezondheidszorg, educatie, militair, zakelijk, …• E-learning, edutainment, game-based learning, digital game-based learning• Serious games: an overview• http://his.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:2416&rvn=1
  4. 4. SERIOUS GAMES?• America’s Army: Operations RECON – 2002 – Rekruteren – Begin serious game-beweging• The serious games initiative – Verspreiding term serious games• Introducing emotion into military simulation and video game design• http://pdf.aminer.org/000/222/681/introducing_emotion_into_military_simulation_and_video _game_design_america.pdf• Ameica’s Army• http://www.americasarmy.com
  5. 5. SERIOUS GAMES?• Uiteenlopende definities – Leren, educatie, training – Plezier, entertainment – Feedback• Serious games: an overview• http://his.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:2416&rvn=1
  6. 6. MASTERPROJECT
  7. 7. MASTERPROJECT• Lage rugpijn• Fun – motiveren• Training wel noodzakelijk• Specialist – In praktijk of thuis • Data thuissessies – Singleplayer – Multiplayer - Klassement
  8. 8. STUDIOPROJECT
  9. 9. STUDIOPROJECT• Toepassing in dagelijks leven – Pijngerelateerde angst – Vrees-vermijdings-model• Pijngerelateerde angst bij de chronische pijnpatiënt: een literatuurstudie• http://hbo-kennisbank.uvt.nl/cgi/hu/ show.cgi?fid=5847
  10. 10. STUDIOPROJECT• Oefeningen worden moeilijker door snelheid, gewicht, aantal uitvoeringen, …• Oefeningen koppelen aan dagelijks leven – Object uit ‘echte’ wereld = gewicht – Upgrade – vb: Bak met flesjes, wasmand, vuilniszak, …
  11. 11. STUDIOPROJECT• Vormgeving• Hoe verbinden/herkennen? – Kabel • USB – Draadloos • Infrarood • Bluetooth • Object recognition
  12. 12. OBJECT
  13. 13. OBJECT• Gewicht: – Zwaarder = moeilijker – Motiveren > object = upgrade – Valsspelen vermijden – ‘Instelbaar’ • Evenwichtig verdelen • > Kleurcodes
  14. 14. OBJECT• Houding: – Upgrade in game – Houding = zwenkrichting – Wordt object goed vastgehouden?
  15. 15. OBJECT• Vormgeving: – Object uit dagelijks leven – Vormgeving past in het spel – Komt ook in-game voor
  16. 16. OBJECT
  17. 17. OBJECT
  18. 18. OBJECT
  19. 19. OBJECT
  20. 20. OBJECT
  21. 21. OBJECT
  22. 22. OBJECT
  23. 23. OBJECT
  24. 24. OBJECT
  25. 25. OBJECT
  26. 26. VERBINDEN
  27. 27. VERBINDEN• Kabel – USB• Draadloos – Infrarood – Bluetooth – Object recognition
  28. 28. KABEL• USB – Voordelen: • Sneller • Batterijen overbodig • Goedkoper dan draadloos • Geen storing door ander systeem of apparaat • Goed beveiligd• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920548903001491
  29. 29. KABEL• USB – Nadelen: • Kabelbreuk mogelijk • Bewegingsbeperkingen • Struikelgevaar • Juist aansluiten niet voor iedereen even evident• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920548903001491
  30. 30. KABEL• USB – Aanpassingen aan object • Gyroscoop/… • Gewichtssensoren • Juist gehanteerd? • Data verzenden
  31. 31. KABEL• USB – Conclusie • Bewegingsvrijheid ingeperkt • Stroomvoorziening • Sensoren > duurder
  32. 32. Draadloos• Infrarood – Voordelen: • Goedkoop • Licht • Beveiligingsrisico klein – Zenders op elkaar gericht – Kleine afstand• Wireless Infrared communications• http://iss.bu.edu/jbc/Publications/jbc-bc1.pdf• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0920548903001491
  33. 33. Draadloos• Infrarood – Nadelen: • Afstand groter dan 1m = zwak signaal • Infraroodzenders op elkaar gericht blijven • Obstructie = verlies signaal • Batterijen nodig voor sensoren• Wireless Infrared communications• http://iss.bu.edu/jbc/Publications/jbc-bc1.pdf• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0920548903001491
  34. 34. Draadloos• Infrarood – Aanpassingen aan object: • Gyroscoop/… • Gewichtssensoren • Juist gehanteerd? • Data verzenden
  35. 35. Draadloos• Infrarood – Conclusie: • Korte afstanden • Stabiel richten maar speler beweegt veel • Sensoren vereisen stroom • Niet geschikt voor mijn doel
  36. 36. Draadloos• Bluetooth – Ericsson – Harald Blåtand – Wereldwijd gebruikt – Voordelen: • Automatisch gedetecteerd • Makkelijk synchroniseren • Veiligheidsmaatregelingen – 10m – Authenticatieproces moeilijker te kraken• The pros and cons of Bluetooth technology• http://www.interbluetooth.co.uk/bluetooth-pros-cons.html• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920548903001491
  37. 37. Draadloos• Bluetooth – Nadelen: • Veiligheidsrisico’s • Snelheid minder hoog dan infrarood of kabel • Verder dan 10m = verlies signaal • Stroom voor sensoren nodig• The pros and cons of Bluetooth technology• http://www.interbluetooth.co.uk/bluetooth-pros-cons.html• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920548903001491
  38. 38. Draadloos• Bluetooth – Aanpassingen aan object: • Gyroscoop/… • Gewichtssensoren • Juist gehanteerd? • Data verzenden
  39. 39. Draadloos• Bluetooth – Conclusie: • Geen last van kabels • Automatisch detecteren • Stroomvoorziening nodig • Data versturen • Duurder
  40. 40. Draadloos• Object herkenning – Meeste onderzoeken over programmeren – Niet officieel ondersteund door Kinect – Voordelen: • Objecten snel herkend door camera • Maximum afstand beperkt tot verste punt herkenning kinect • Onderscheid tussen gelijkaardige objecten mogelijk • Stroomvoorziening niet nodig• Online learning of robust object detectors during unstable tracking• http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/Publications/2009_olcv.pdf
  41. 41. Draadloos• Object herkenning – Nadelen: • Obstructie tussen object en camera • > niet meer herkend• Online learning of robust object detectors during unstable tracking• http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/ Z.Kalal/Publications/2009_olcv.pdf
  42. 42. Draadloos• Object herkenning – Aanpassingen aan object: • Geen aanpassingen nodig – Camera herkent aantal flesjes > gewicht berekend – Gebruikt speler object? – Houding object registreren
  43. 43. Draadloos• Object herkenning – Conclusie: • Kinect wordt reeds gebruikt in masterproject • Geen kabels nodig • Geen sensoren nodig • Geen stroomvoorziening nodig • Speler mag zelf niet te ver van de camera dus object ook herkend binnen die afstand • Obstructie > automatisch pauzeren applicatie
  44. 44. Draadloos• Object herkenning – Projecten: • TLD • Kinsight • Kinect object recognition
  45. 45. Draadloos• Object herkenning – TLD • Leert objecten herkennen • Interactie vergemakkelijken • Beeldstabilisatie • Volgen van bepaald object • Snelle bewegingen, object even uit beeld, … • > geen probleem • Werkt met normale webcam • > motion sensor vergroot mogelijkheden•• Online learning of robust object detectors during unstable tracking• http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/Publications/2009_olcv.pdf• Zdenek Kalal Homepage• http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/• Predator: camera that learns• http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=1GhNXHCQGsM
  46. 46. Draadloos• Object herkenning – Kinsight: • Netwerk van Kinects • Zoekt objecten in huis – Object herkenning – Interactie geschiedenis – Waar laatst gezien? • Tot op 13 cm precies • Kleine en transparante objecten moeilijker• Kinsight: Localizing and Tracking Household Objects using Depth-Camera Sensors• http://www.cs.virginia.edu/~stankovic/psfiles/DCOSS2012.pdf
  47. 47. Draadloos• Object herkenning – Kinect object recognition: • 2 Youtube filmpjes • Objecten herkennen en benoemen • Onbekend object? > leren • Stemcommando’s• Teaching Kinect to recognize objects on the PC• http://www.youtube.com/watch?v=fQ59dXOo63o
  48. 48. Draadloos• Object herkenning – Besluit: • Objectherkenning is mogelijk • Niet officieel ondersteund maar kan goed werken • Nieuwe Kinect op komst > verbetering
  49. 49. BESLUIT
  50. 50. BESLUIT• Object herkenning meest geschikt – Kinect reeds gebruikt in project – Geen batterijen – Geen extra sensoren – Nieuwe Kinect in aantocht > nog verbeteringen
  51. 51. VRAGEN?
  52. 52. BRONVERMELDING
  53. 53. BRONVERMELDING• Serious games: an overview• http://his.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:2416&rvn=1• Introducing emotion into military simulation and video game design• http://pdf.aminer.org/000/222/681/introducing_emotion_into_military_simulation_and_video_game_design_america.pdf• Ameica’s Army• http://www.americasarmy.com• Pijngerelateerde angst bij de chronische pijnpatiënt: een literatuurstudie• http://hbo-kennisbank.uvt.nl/cgi/hu/show.cgi?fid=5847• Bluetooth technology: an exploratory study of the analysis and implementation frameworks• http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920548903001491• Workgroup Report: Base Stations and Wireless Networks—Radiofrequency (RF) Exposures and Health Consequences• http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1849947/• Wireless Infrared communications• http://iss.bu.edu/jbc/Publications/jbc-bc1.pdf• The pros and cons of Bluetooth technology• http://www.interbluetooth.co.uk/bluetooth-pros-cons.html• Online learning of robust object detectors during unstable tracking• http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/Publications/2009_olcv.pdf• Zdenek Kalal Homepage• http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/• Predator: camera that learns• http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=1GhNXHCQGsM• Kinsight: Localizing and Tracking Household Objects using Depth-Camera Sensors• http://www.cs.virginia.edu/~stankovic/psfiles/DCOSS2012.pdf• Teaching Kinect to recognize objects on the PC• http://www.youtube.com/watch?v=fQ59dXOo63o
  54. 54. DESSERS TIJS 4GDD 2012 - 2013

×