論文の概要: Using Learnable Physics for Real-Time Exercise Form Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07221v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 06:11:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 00:02:50.453969
- Title: Using Learnable Physics for Real-Time Exercise Form Recommendations
- Title（参考訳）: 実時間エクササイズフォームレコメンデーションにおける学習可能な物理の利用
- Authors: Abhishek Jaiswal, Gautam Chauhan, Nisheeth Srivastava
- Abstract要約: 本稿では,エクササイズ手法の問題点を診断し,修正レコメンデーションを提供するアルゴリズムパイプラインを提案する。
我々は、ポーズ認識にMediaPipeを使用し、ピークプロミネンス検出による反復数をカウントし、学習可能な物理シミュレータを用いて動きの進化を追跡する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1548132286330453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Good posture and form are essential for safe and productive exercising. Even
in gym settings, trainers may not be readily available for feedback.
Rehabilitation therapies and fitness workouts can thus benefit from recommender
systems that provide real-time evaluation. In this paper, we present an
algorithmic pipeline that can diagnose problems in exercise techniques and
offer corrective recommendations, with high sensitivity and specificity in
real-time. We use MediaPipe for pose recognition, count repetitions using
peak-prominence detection, and use a learnable physics simulator to track
motion evolution for each exercise. A test video is diagnosed based on
deviations from the prototypical learned motion using statistical learning. The
system is evaluated on six full and upper body exercises. These real-time
recommendations, counseled via low-cost equipment like smartphones, will allow
exercisers to rectify potential mistakes making self-practice feasible while
reducing the risk of workout injuries.
- Abstract（参考訳）: 良い姿勢と形は安全で生産的な運動に欠かせない。
ジムの設定でも、トレーナーは簡単にフィードバックを受けられないかもしれない。
リハビリテーション療法とフィットネスワークアウトは、リアルタイム評価を提供するレコメンデーションシステムの恩恵を受けることができる。
本稿では,エクササイズ技術における問題を診断し,高い感度と特異性をリアルタイムに備えた修正レコメンデーションを提供するアルゴリズムパイプラインを提案する。
ポーズ認識にはmediapipeを使用し,ピーク・プロミネンス検出を用いた反復回数をカウントし,学習可能な物理シミュレータを用いて各運動の運動進化を追跡する。
統計学習を用いて、原型的学習動作からの偏差に基づいてテスト映像を診断する。
このシステムは6つの全身運動と上半身運動で評価される。
これらのリアルタイムレコメンデーションは、スマートフォンのような低価格の機器で助言され、エクササイズが自己実践を可能とし、ワークアウトの怪我のリスクを軽減できる。
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