論文の概要: A comparative study on wearables and single-camera video for upper-limb out-of-thelab activity recognition with different deep learning architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05958v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 19:45:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 14:21:02.936703
• Title: A comparative study on wearables and single-camera video for upper-limb out-of-thelab activity recognition with different deep learning architectures
• Title（参考訳）: 異なるディープラーニングアーキテクチャを用いた上肢外活動認識のためのウェアラブルとシングルカメラビデオの比較研究
• Authors: Mario Mart\'inez-Zarzuela, David Gonz\'alez-Ortega, M\'iriam Ant\'on-Rodr\'iguez, Francisco Javier D\'iaz-Pernas, Henning M\"uller, Cristina Sim\'on-Mart\'inez
• Abstract要約: IMU(High-end Inertial Measurement Unit)は、臨床および研究環境での身体活動の評価において、ますます人気が高まっている。 アウト・オブ・ザ・ラブ環境における患者追跡の実現可能性を高めるためには,移動獲得のためのデバイス数を減らす必要がある。 臨床関連データを認識・消化できる機械学習システムの開発が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of a wide range of computer vision solutions, and more recently high-end Inertial Measurement Units (IMU) have become increasingly popular for assessing human physical activity in clinical and research settings. Nevertheless, to increase the feasibility of patient tracking in out-of-the-lab settings, it is necessary to use a reduced number of devices for movement acquisition. Promising solutions in this context are IMU-based wearables and single camera systems. Additionally, the development of machine learning systems able to recognize and digest clinically relevant data in-the-wild is needed, and therefore determining the ideal input to those is crucial.
• Abstract（参考訳）: 幅広いコンピュータビジョンソリューションの使用や、より最近のハイエンドの慣性計測ユニット(IMU)は、臨床および研究環境における人間の身体活動を評価するためにますます人気が高まっている。 それにもかかわらず、手術室外における患者追跡の実現性を高めるためには、移動取得に少数のデバイスを使用する必要がある。 このコンテキストにおけるプロムリングソリューションは、IMUベースのウェアラブルとシングルカメラシステムである。 さらに、臨床関連データを認識・消化できる機械学習システムの開発も必要であり、それに対する理想的な入力を決定することが重要である。

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