論文の概要: A Spatial-Temporal Transformer based Framework For Human Pose Assessment And Correction in Education Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00401v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 09:53:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 14:07:11.558674
• Title: A Spatial-Temporal Transformer based Framework For Human Pose Assessment And Correction in Education Scenarios
• Title（参考訳）: 教育シナリオにおける人文評価・訂正のための時空間変換器に基づく枠組み
• Authors: Wenyang Hu, Kai Liu, Libin Liu, Huiliang Shang
• Abstract要約: 骨格追跡、ポーズ推定、姿勢評価、姿勢補正モジュールを含む。 視覚援助の形で補正フィードバックを提供するためにポーズ補正法を作成する。 その結果,本モデルは学生の行動の質を効果的に測定し,コメントできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.146739983645156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human pose assessment and correction play a crucial role in applications across various fields, including computer vision, robotics, sports analysis, healthcare, and entertainment. In this paper, we propose a Spatial-Temporal Transformer based Framework (STTF) for human pose assessment and correction in education scenarios such as physical exercises and science experiment. The framework comprising skeletal tracking, pose estimation, posture assessment, and posture correction modules to educate students with professional, quick-to-fix feedback. We also create a pose correction method to provide corrective feedback in the form of visual aids. We test the framework with our own dataset. It comprises (a) new recordings of five exercises, (b) existing recordings found on the internet of the same exercises, and (c) corrective feedback on the recordings by professional athletes and teachers. Results show that our model can effectively measure and comment on the quality of students' actions. The STTF leverages the power of transformer models to capture spatial and temporal dependencies in human poses, enabling accurate assessment and effective correction of students' movements.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ評価と修正は、コンピュータビジョン、ロボティクス、スポーツ分析、医療、エンタテインメントなど、さまざまな分野のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,身体運動や理科実験などの教育シナリオにおける人間のポーズアセスメントと修正のための時空間トランスフォーマーベースフレームワーク(STTF)を提案する。 骨格追跡、ポーズ推定、姿勢評価、姿勢修正モジュールから構成されるフレームワークは、専門的かつ迅速なフィードバックを持つ学生を教育する。 また、視覚支援の形で補正フィードバックを提供するために、ポーズ補正手法も作成する。 フレームワークを独自のデータセットでテストします。 それは (a)5回の練習の新記録 (b)同じ演習のインターネット上に存在する既存の録音 (c)プロのアスリートや教師による録音に対する補正的フィードバック。 その結果,本モデルは学生の行動の質を効果的に測定し,コメントできることがわかった。 sttfは、変圧器モデルの力を利用して、人間のポーズにおける時間的および時間的依存性を捉え、正確な評価と学生の動きの効果的な補正を可能にする。

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