論文の概要: Intelligent Knee Sleeves: A Real-time Multimodal Dataset for 3D Lower Body Motion Estimation Using Smart Textile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12829v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 00:34:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:33:59.316542
• Title: Intelligent Knee Sleeves: A Real-time Multimodal Dataset for 3D Lower Body Motion Estimation Using Smart Textile
• Title（参考訳）: Intelligent Knee Sleeves:スマートテキスタイルを用いた3次元下肢運動推定のためのリアルタイムマルチモーダルデータセット
• Authors: Wenwen Zhang, Arvin Tashakori, Zenan Jiang, Amir Servati, Harishkumar Narayana, Saeid Soltanian, Rou Yi Yeap, Meng Han Ma, Lauren Toy, Peyman Servati
• Abstract要約: 本稿では,人間のポーズ推定のために,Intelligent Knee Sleevesの新たなペアを用いてベンチマークを収集したマルチモーダルデータセットを提案する。 本システムは,Knee Sleevesの時系列データと,可視化されたモーションキャプチャーカメラシステムからの対応する地上真実ラベルからなる同期データセットを利用する。 我々はこれらを用いて、異なる活動を行う個人のウェアラブルデータのみに基づく3次元人体モデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2008680042670123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The kinematics of human movements and locomotion are closely linked to the activation and contractions of muscles. To investigate this, we present a multimodal dataset with benchmarks collected using a novel pair of Intelligent Knee Sleeves (Texavie MarsWear Knee Sleeves) for human pose estimation. Our system utilizes synchronized datasets that comprise time-series data from the Knee Sleeves and the corresponding ground truth labels from the visualized motion capture camera system. We employ these to generate 3D human models solely based on the wearable data of individuals performing different activities. We demonstrate the effectiveness of this camera-free system and machine learning algorithms in the assessment of various movements and exercises, including extension to unseen exercises and individuals. The results show an average error of 7.21 degrees across all eight lower body joints when compared to the ground truth, indicating the effectiveness and reliability of the Knee Sleeve system for the prediction of different lower body joints beyond the knees. The results enable human pose estimation in a seamless manner without being limited by visual occlusion or the field of view of cameras. Our results show the potential of multimodal wearable sensing in a variety of applications from home fitness to sports, healthcare, and physical rehabilitation focusing on pose and movement estimation.
• Abstract（参考訳）: ヒトの運動と運動の運動は筋肉の活性化と収縮と密接に関連している。 そこで本研究では,ヒトのポーズ推定のために,Intelligent Knee Sleeves (Texavie MarsWear Knee Sleeves) を用いたベンチマークを用いたマルチモーダルデータセットを提案する。 本システムは,Knee Sleevesの時系列データと,可視化されたモーションキャプチャーカメラシステムからの対応する地上真実ラベルからなる同期データセットを利用する。 我々はこれらを用いて、異なる活動を行う個人のウェアラブルデータのみに基づく3次元人体モデルを生成する。 本研究では,このカメラフリーシステムと機械学習アルゴリズムが,無意識運動や個人への拡張を含む様々な運動やエクササイズの評価に有効であることを示す。 以上の結果から,8関節に比較して平均7.21°cの誤差がみられ,膝上の異なる下肢関節の予測における膝袖系の有効性と信頼性が示唆された。 その結果,目視やカメラの視野によって制限されることなく,人間のポーズ推定をシームレスに行えるようになった。 以上の結果から,ホームフィットネスからスポーツ,医療,身体リハビリテーションに至るまで,ポーズや運動推定に焦点をあてたマルチモーダルウェアラブルセンシングの可能性を示した。

関連論文リスト

• OpenCap markerless motion capture estimation of lower extremity kinematics and dynamics in cycling [0.0]
  マーカレスモーションキャプチャは、従来のマーカーベースのシステムよりもいくつかの利点がある。 システムは人体のランドマークを直接検出することができ、手作業による処理やマーカーの配置に伴うエラーを減らすことができる。 本研究では,マーカーレスモーションキャプチャシステムであるOpenCapと,サイクリングバイオメカニクス評価における従来のマーカーベースシステムとの比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T15:57:40Z)
• Continual Imitation Learning for Prosthetic Limbs [0.7922558880545526]
  モーター付きバイオニック手足は約束を提供するが、その実用性は様々な環境での人間の運動の進化する相乗効果を模倣することに依存する。 本稿では, カメラを用いたモーションキャプチャとウェアラブルセンサデータを活用したバイオニック補綴用アプリケーションの新しいモデルを提案する。 本稿では,マルチタスク,継続的な適応,動きの予測,移動の洗練が可能なモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T09:22:54Z)
• 3D Kinematics Estimation from Video with a Biomechanical Model and Synthetic Training Data [4.130944152992895]
  2つの入力ビューから3Dキネマティクスを直接出力するバイオメカニクス対応ネットワークを提案する。 実験により, 提案手法は, 合成データにのみ訓練されたものであり, 従来の最先端手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T17:33:40Z)
• Egocentric Whole-Body Motion Capture with FisheyeViT and Diffusion-Based Motion Refinement [65.08165593201437]
  本研究では,人体と手の動きを同時に推定する単一魚眼カメラを用いて,自我中心型全体モーションキャプチャーを探索する。 この課題は、高品質なデータセットの欠如、魚眼カメラの歪み、人間の身体の自己閉塞など、重大な課題を提起する。 そこで本研究では,魚眼画像の特徴を3次元人体ポーズ予測のための3次元熱マップ表現に変換した魚眼画像の特徴を抽出する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T07:13:47Z)
• QuestSim: Human Motion Tracking from Sparse Sensors with Simulated Avatars [80.05743236282564]
  人間の身体の動きのリアルタイム追跡は、AR/VRにおける没入感のある体験に不可欠である。 本稿では,HMDと2つのコントローラから疎信号を取り出す強化学習フレームワークを提案する。 一つのポリシーは、多様な移動スタイル、異なる体の大きさ、新しい環境に対して堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T00:25:54Z)
• Occlusion-Robust Multi-Sensory Posture Estimation in Physical Human-Robot Interaction [10.063075560468798]
  1台のカメラ上でのOpenPoseからの2D姿勢と、人間がタスクを実行している間に対話するロボットの軌道。 1台のカメラ上でのOpenPoseからの2D姿勢と、人間がタスクを実行している間に対話するロボットの軌道を利用する。 本研究は,OpenPoseのみを用いた姿勢推定や,ロボットの軌道のみを用いた姿勢推定よりも,人間の体力の冗長性を解消できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T20:41:09Z)
• Imposing Temporal Consistency on Deep Monocular Body Shape and Pose Estimation [67.23327074124855]
  本稿では,適合過程における時間的制約の統合に対するエレガントな解法を提案する。 我々は、顎ポーズ、表情、指ポーズを含む人物の形状と動きを表す一連の身体モデルのパラメーターを導出する。 本手法は,表情や手話を含む画像系列からリアルな3次元体モデルの導出を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T11:11:55Z)
• LatentHuman: Shape-and-Pose Disentangled Latent Representation for Human Bodies [78.17425779503047]
  本稿では,人体に対する新しい暗黙の表現法を提案する。 完全に微分可能で、非交叉形状で最適化可能であり、潜在空間を映し出す。 我々のモデルは、よく設計された損失を伴う、水密でない生データを直接訓練し、微調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T04:10:57Z)
• 3D Human Pose Estimation for Free-form Activity Using WiFi Signals [5.2245900672091]
  Winectは、コモディティWiFiデバイスを使用したフリーフォームアクティビティのための3Dヒューマンポーズトラッキングシステムである。 我々のシステムは、人間の関節からなる3D骨格のポーズを推定することにより、自由形態の活動を追跡する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T18:47:16Z)
• TRiPOD: Human Trajectory and Pose Dynamics Forecasting in the Wild [77.59069361196404]
  TRiPODは、グラフの注目ネットワークに基づいて身体のダイナミクスを予測する新しい方法です。 実世界の課題を取り入れるために,各フレームで推定された身体関節が可視・視認可能かどうかを示す指標を学習する。 評価の結果,TRiPODは,各軌道に特化して設計され,予測タスクに特化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T20:01:00Z)
• Human POSEitioning System (HPS): 3D Human Pose Estimation and Self-localization in Large Scenes from Body-Mounted Sensors [71.29186299435423]
  HPS(Human POSEitioning System)は、周囲の環境の3Dスキャンで登録された人間の完全な3Dポーズを回復する手法です。 最適化に基づく統合は2つの利点を生かし、結果としてドリフトのないポーズの精度が得られることを示す。 hpsは、人間が外部カメラに直接視線を向けなくてもシーンと対話できるvr/arアプリケーションとして使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T17:58:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。