Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Vision-Enabled Sports Performance Analysis

論文の概要: Machine Vision-Enabled Sports Performance Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11340v1
Date: Mon, 18 Dec 2023 16:43:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-20 19:18:28.845260
Title: Machine Vision-Enabled Sports Performance Analysis
Title（参考訳）: マシンビジョン対応スポーツパフォーマンス分析
Authors: Timilehin B. Aderinola, Hananeh Younesian, Cathy Goulding, Darragh Whelan, Brian Caulfield, Georgiana Ifrim
Abstract要約: 本研究では,単一スマートフォンを用いた単眼2Dマーカーレスモーションキャプチャ(MMC)の実現可能性について検討した。 MMCはジャンプ高さと速度測定において地中真理と良好な一致を示した。 MMCの性能は飛行時間、接触時間、ROM、角速度の測定において低から中程度に変化した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.554306274125363
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: $\textbf{Goal:}$ This study investigates the feasibility of monocular 2D markerless motion capture (MMC) using a single smartphone to measure jump height, velocity, flight time, contact time, and range of motion (ROM) during motor tasks. $\textbf{Methods:}$ Sixteen healthy adults performed three repetitions of selected tests while their body movements were recorded using force plates, optical motion capture (OMC), and a smartphone camera. MMC was then performed on the smartphone videos using OpenPose v1.7.0. $\textbf{Results:}$ MMC demonstrated excellent agreement with ground truth for jump height and velocity measurements. However, MMC's performance varied from poor to moderate for flight time, contact time, ROM, and angular velocity measurements. $\textbf{Conclusions:}$ These findings suggest that monocular 2D MMC may be a viable alternative to OMC or force plates for assessing sports performance during jumps and velocity-based tests. Additionally, MMC could provide valuable visual feedback for flight time, contact time, ROM, and angular velocity measurements.
Abstract（参考訳）: $\textbf{Goal:}$ この研究は、単一のスマートフォンを用いた単眼2Dマーカーレスモーションキャプチャー(MMC)の実現可能性を調査し、運動中のジャンプ高さ、速度、飛行時間、接触時間、運動範囲(ROM)を測定する。健康な成人16人が、力のプレート、光学式モーションキャプチャー(omc)、スマートフォンのカメラで体の動きを記録しながら、3回繰り返しテストを行った。 MMCはOpenPose v1.7.0を使ってスマートフォンの動画で演奏された。 $\textbf{Results:}$ MMCは、ジャンプ高さと速度の測定において、基底真理と優れた一致を示した。しかし、mmcの性能は飛行時間、接触時間、rom、角速度測定において低さから中程度に変化した。これらの発見は、ジャンプや速度ベースのテストでスポーツのパフォーマンスを評価するために、単眼の2d mmcがoccやフォースプレートの代替となる可能性を示唆している。さらに、MCCは飛行時間、接触時間、ROM、角速度の測定に貴重な視覚フィードバックを提供することができた。

関連論文リスト

Differentiable Biomechanics for Markerless Motion Capture in Upper Limb Stroke Rehabilitation: A Comparison with Optical Motion Capture [1.5719429447906519]
Markerless Motion Captureは、臨床環境でのモーションキャプチャーに有望なアプローチを提供する。本研究は, バイオメカニカルモデルを用いたMCCデータとOCCデータを用いて, 飲酒作業を行う15名の脳卒中患者のキーキネマティックな結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-22T15:02:29Z)
Motion Capture from Inertial and Vision Sensors [60.5190090684795]
MINIONSは、INertialとvisION Sensorsから収集された大規模なモーションキャプチャーデータセットである。単眼カメラと極めて少ないIMUを用いたマルチモーダルモーションキャプチャの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-23T09:41:10Z)
ChronoMagic-Bench: A Benchmark for Metamorphic Evaluation of Text-to-Time-lapse Video Generation [57.651809298512276]
ChronoMagic-Benchは、テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)生成ベンチマークである。モデルがメタモルフィックな振幅と時間的コヒーレンスを持つタイムラプスビデオを生成する能力に焦点を当てている。 10種類の代表的なT2Vモデルの手動評価を行い、その強度と弱点を明らかにした。大規模なChronoMagic-Proデータセットを作成し、460kの高品質な720pタイムラプスビデオを含む。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:50:47Z)
UCMCTrack: Multi-Object Tracking with Uniform Camera Motion Compensation [9.333052173412158]
カメラの動きに頑健な新しいモーションモデルベースのトラッカーであるUCMCTrackを紹介する。フレーム単位で補償パラメータを計算する従来のCMCとは異なり、UCMCTrackはビデオシーケンスを通して同じ補償パラメータを一貫して適用する。 MOT17、MOT20、DanceTrack、KITTIなど、さまざまな課題のあるデータセットで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T14:01:35Z)
Delving into Motion-Aware Matching for Monocular 3D Object Tracking [81.68608983602581]
異なる時間軸に沿った物体の運動キューが3次元多物体追跡において重要であることが判明した。 3つの動き認識コンポーネントからなるフレームワークであるMoMA-M3Tを提案する。我々はnuScenesとKITTIデータセットに関する広範な実験を行い、MoMA-M3Tが最先端の手法と競合する性能を発揮することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-22T17:53:58Z)
Quantifying Jump Height Using Markerless Motion Capture with a Single Smartphone [7.930706311542447]
反動ジャンプ(英: countermovement jump、CMJ)は、低体力の爆発力を測定するために一般的に用いられる。本研究では,一方のスマートフォンを用いたマーカーレスモーションキャプチャー(MMC)が,両側および片側CMJジャンプ高さを測定することができるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-21T15:59:00Z)
Rapid-Motion-Track: Markerless Tracking of Fast Human Motion with Deeper Learning [10.086410807283746]
運動の小さな欠損は、しばしば基礎となる神経学的問題の最初の兆候である。エンド・ツー・エンドのディープラーニングシステムであるRapid-Motion-Track(RMT)を開発した。 RMTは、ウェブカメラやラップトップカメラを使用するとき、人間の動きを正確に追跡することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-18T22:57:34Z)
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)
TimeReplayer: Unlocking the Potential of Event Cameras for Video Interpolation [78.99283105497489]
イベントカメラは、任意に複雑な動きのあるビデオを可能にする新しいデバイスである。本稿では,コモディティカメラが捉えた映像とイベントとを補間するTimeReplayerアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-25T18:57:42Z)
Fast Active Monocular Distance Estimation from Time-to-Contact [11.42255206231459]
我々は,「$tau$-constraint」と呼ぶ,時間対接触,加速度,距離の新たな制約を開発する。単眼グレースケールカメラと慣性測定ユニット(IMU)によるカメラ位置推定の適用において,提案した$tau$-constraintの検証に成功した。提案手法は平均軌道誤差(ATE)が8.5cm,VINS-MonoとROVIOが12.2cm,16.9cmである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-14T22:34:10Z)
MBA-VO: Motion Blur Aware Visual Odometry [99.56896875807635]
運動のぼかしは視覚計測法に残る主要な課題の1つである。露光時間が長い低照度条件では、比較的遅いカメラの動きでも動きのぼやけが現れます。露光時間内にカメラの局所軌道をモデル化し,推定する,直接的なアプローチによる新しいハイブリッド視覚オドメトリーパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-25T09:02:56Z)

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。