論文の概要: From Kinematics To Dynamics: Estimating Center of Pressure and Base of
Support from Video Frames of Human Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00657v1
- Date: Thu, 2 Jan 2020 22:41:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 04:21:56.495252
- Title: From Kinematics To Dynamics: Estimating Center of Pressure and Base of
Support from Video Frames of Human Motion
- Title（参考訳）: 運動学から動力学へ:人間の動きの映像フレームからの圧力と支持基盤の推定
- Authors: Jesse Scott, Christopher Funk, Bharadwaj Ravichandran, John H.
Challis, Robert T. Collins, Yanxi Liu
- Abstract要約: 本稿では,ビデオフレームから派生した2次元ポーズ(キネマティクス)から足圧ヒートマップを回帰するために,PressNetとPressNet-Simpleという2つのエンドツーエンドディープラーニングアーキテクチャを提案し,検証する。
6人の被験者からなる5分間の長調大地運動シーケンスからなる813,050対の同期対からなる一意のビデオおよび足圧データセットを収集し、一対一のクロスバリデーションに使用する。
最初の実験結果から, 単一画像からの足圧予測の信頼性と再現性を示し, コンピュータビジョンにおける複雑な相互対応写像問題に対する第1の基準線を設定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.002298833349518
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To gain an understanding of the relation between a given human pose image and
the corresponding physical foot pressure of the human subject, we propose and
validate two end-to-end deep learning architectures, PressNet and
PressNet-Simple, to regress foot pressure heatmaps (dynamics) from 2D human
pose (kinematics) derived from a video frame. A unique video and foot pressure
data set of 813,050 synchronized pairs, composed of 5-minute long choreographed
Taiji movement sequences of 6 subjects, is collected and used for
leaving-one-subject-out cross validation. Our initial experimental results
demonstrate reliable and repeatable foot pressure prediction from a single
image, setting the first baseline for such a complex cross modality mapping
problem in computer vision. Furthermore, we compute and quantitatively validate
the Center of Pressure (CoP) and Base of Support (BoS) from predicted foot
pressure distribution, obtaining key components in pose stability analysis from
images with potential applications in kinesiology, medicine, sports and
robotics.
- Abstract（参考訳）: 人間のポーズ画像と被写体の物理的足圧の関係を理解するために,ビデオフレームから派生した2次元のポーズ(運動学)から足圧熱マップ(力学)を回帰するために,PressNetとPressNet-Simpleという2つのエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを提案し,検証した。
6人の被験者からなる5分間の長調大地運動シーケンスからなる813,050対の同期対からなる一意のビデオおよび足圧データセットを収集し、一対一のクロスバリデーションに使用する。
最初の実験では,1つの画像から信頼でき,反復可能な足圧予測を示し,コンピュータビジョンにおけるこのような複雑なクロスモダリティマッピング問題の最初のベースラインを設定した。
さらに,予測足圧分布からCenter of Pressure (CoP) と Base of Support (BoS) を計算,定量的に検証し,キネシオロジー,医学,スポーツ,ロボティクスに応用可能な画像から画像の安定度解析の重要成分を抽出した。
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