論文の概要: Ego-perspective enhanced fitness training experience of AR Try to Move game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13698v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 08:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-29 16:13:40.436515
• Title: Ego-perspective enhanced fitness training experience of AR Try to Move game
• Title（参考訳）: AR Try to Moveゲームにおけるエゴ-パースペクティブ強化フィットネストレーニング体験
• Authors: Chongyu Zhang
• Abstract要約: この研究は、AR Try to Moveゲームと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提供することを目的としている。 ユーザーは、より有効で便利な遠隔トレーニングを通じて、上肢筋システムを強化するインセンティブを得ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: AR, a recent emerging technology, has been widely used in entertainment to provide users with immersive, interactive, and, sometimes, engaging experiences. The process of rehabilitation treatment and motor training process is often boring, and it is well known that users' exercise efficiency is often not as efficient as in a rehabilitation institution. Thus far, there is no effective upper limb sports rehabilitation training game based on the ego-perspective. Hence, with the objective of enhancing the enjoyment experience in rehabilitation and more effective remote rehabilitation training, this work aims to provide an AR Try to Move game and a convolutional neural network (CNN) for identifying and classifying user gestures from a self-collected AR multiple interactive gestures dataset. Utilizing an AR game scoring system, users are incentivized to enhance their upper limb muscle system through remote training with greater effectiveness and convenience.
• Abstract（参考訳）: 最近の新興技術であるarは、エンタテインメントで広く使われ、没入型でインタラクティブで、時には魅力的な体験を提供する。 リハビリテーションのプロセスや運動訓練のプロセスは退屈なものが多く,運動効率はリハビリ施設ほど効率的ではないことがよく知られている。 これまでのところ、エゴ・パースペクティブに基づく上肢スポーツリハビリテーションの効果的なトレーニングゲームはない。 そこで本研究では,リハビリテーションにおける楽しみ体験の向上と,より効果的な遠隔リハビリテーショントレーニングを目的として,ゲームと畳み込みニューラルネットワーク(cnn)をarで提供し,ユーザジェスチャを自己収集したarマルチインタラクティブジェスチャデータセットから識別・分類することを目的としている。 arゲームスコアリングシステムを利用して、より有効性と利便性の高い遠隔トレーニングにより、ユーザは上肢筋システムを強化するインセンティブを与える。

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