Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating exercise-induced fatigue from thermal facial images

論文の概要: Estimating exercise-induced fatigue from thermal facial images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06095v1
Date: Tue, 12 Sep 2023 10:00:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-13 13:41:28.193893
Title: Estimating exercise-induced fatigue from thermal facial images
Title（参考訳）: 熱画像からの運動誘発疲労の推定
Authors: Manuel Lage Ca\~nellas, Constantino \'Alvarez Casado, Le Nguyen, Miguel Bordallo L\'opez
Abstract要約: 本研究では,熱画像と顔分析技術を用いて運動負荷による疲労度を自動推定する手法を提案する。その結果, 運動負荷による疲労レベルは, 平均誤差が15%未満の1つの静熱フレームで予測できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Exercise-induced fatigue resulting from physical activity can be an early indicator of overtraining, illness, or other health issues. In this article, we present an automated method for estimating exercise-induced fatigue levels through the use of thermal imaging and facial analysis techniques utilizing deep learning models. Leveraging a novel dataset comprising over 400,000 thermal facial images of rested and fatigued users, our results suggest that exercise-induced fatigue levels could be predicted with only one static thermal frame with an average error smaller than 15\%. The results emphasize the viability of using thermal imaging in conjunction with deep learning for reliable exercise-induced fatigue estimation.
Abstract（参考訳）: 身体活動によって引き起こされる運動性疲労は、オーバートレーニング、病気、その他の健康上の問題の早期の指標である。本稿では,深層学習モデルを用いた熱画像および顔分析技術を用いて,運動負荷による疲労度を自動推定する手法を提案する。休眠時および疲労時の40万以上の熱顔画像からなる新しいデータセットを用いて,運動負荷による疲労レベルは,平均誤差が15\%未満の1つの静的熱フレームで予測できることが示唆された。以上の結果から, 熱画像と深層学習の併用により, 信頼性の高い運動誘発疲労推定が可能となった。

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