論文の概要: Viewpoint-Invariant Exercise Repetition Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13760v1
- Date: Thu, 29 Jul 2021 06:00:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-30 20:23:40.550126
- Title: Viewpoint-Invariant Exercise Repetition Counting
- Title（参考訳）: 視点不変運動反復計数
- Authors: Yu Cheng Hsu, Qingpeng Zhang, Efstratios Tsougenis, Kwok-Leung Tsui
- Abstract要約: 提案手法は、ビューアングルとモーション非依存の同時動作カウントを提供する。
この方法は、1台のカメラだけで大規模な遠隔リハビリテーションや運動訓練に使用できる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.607691866540161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Counting the repetition of human exercise and physical rehabilitation is a
common task in rehabilitation and exercise training. The existing vision-based
repetition counting methods less emphasize the concurrent motions in the same
video. This work presents a vision-based human motion repetition counting
applicable to counting concurrent motions through the skeleton location
extracted from various pose estimation methods. The presented method was
validated on the University of Idaho Physical Rehabilitation Movements Data Set
(UI-PRMD), and MM-fit dataset. The overall mean absolute error (MAE) for mm-fit
was 0.06 with off-by-one Accuracy (OBOA) 0.94. Overall MAE for UI-PRMD dataset
was 0.06 with OBOA 0.95. We have also tested the performance in a variety of
camera locations and concurrent motions with conveniently collected video with
overall MAE 0.06 and OBOA 0.88. The proposed method provides a view-angle and
motion agnostic concurrent motion counting. This method can potentially use in
large-scale remote rehabilitation and exercise training with only one camera.
- Abstract（参考訳）: ヒューマンエクササイズと身体的リハビリテーションの繰り返しを数えることは、リハビリテーションと運動訓練において一般的な課題である。
既存のビジョンベースの反復カウント手法は、同じビデオの同時動作をあまり強調しない。
本研究は,様々なポーズ推定法から抽出した骨格位置から同時動作を数えるための視覚に基づくヒューマンモーション反復カウントを提案する。
提案手法は, アイダホ大学身体リハビリテーション運動データセット(UI-PRMD)とMM適合データセットを用いて検証した。
平均絶対誤差(MAE)は0.06であり、OBOAは0.94である。
UI-PRMDデータセット全体のMAEは0.06でOBOA 0.95である。
また,MAE 0.06 と OBOA 0.88 を併用して,様々なカメラ位置と同時動作で性能試験を行った。
提案手法は視野角と運動非依存の同時運動カウントを提供する。
この方法は、1台のカメラだけで大規模なリモートリハビリテーションやエクササイズトレーニングに使用できる可能性がある。
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