論文の概要: Unlabeled Action Quality Assessment Based on Multi-dimensional Adaptive Constrained Dynamic Time Warping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14161v2
• Date: Sun, 27 Oct 2024 09:23:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:13:47.351397
• Title: Unlabeled Action Quality Assessment Based on Multi-dimensional Adaptive Constrained Dynamic Time Warping
• Title（参考訳）: 多次元適応型動的時間ワープに基づくラベルなし動作品質評価
• Authors: Renguang Chen, Guolong Zheng, Xu Yang, Zhide Chen, Jiwu Shu, Wencheng Yang, Kexin Zhu, Chen Feng,
• Abstract要約: 本稿では,動作品質評価のためのMED-ACDTW法を提案する。 提案手法では2次元および3次元の空間次元と複数の人体特徴を用いてテンプレートとテストビデオの特徴を比較する。 適応的制約スキームは、行動品質評価の判別可能性を約30%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.639728404278255
• License:
• Abstract: The growing popularity of online sports and exercise necessitates effective methods for evaluating the quality of online exercise executions. Previous action quality assessment methods, which relied on labeled scores from motion videos, exhibited slightly lower accuracy and discriminability. This limitation hindered their rapid application to newly added exercises. To address this problem, this paper presents an unlabeled Multi-Dimensional Exercise Distance Adaptive Constrained Dynamic Time Warping (MED-ACDTW) method for action quality assessment. Our approach uses an athletic version of DTW to compare features from template and test videos, eliminating the need for score labels during training. The result shows that utilizing both 2D and 3D spatial dimensions, along with multiple human body features, improves the accuracy by 2-3% compared to using either 2D or 3D pose estimation alone. Additionally, employing MED for score calculation enhances the precision of frame distance matching, which significantly boosts overall discriminability. The adaptive constraint scheme enhances the discriminability of action quality assessment by approximately 30%. Furthermore, to address the absence of a standardized perspective in sports class evaluations, we introduce a new dataset called BGym.
• Abstract（参考訳）: オンラインスポーツやエクササイズの普及は、オンラインエクササイズの実行の質を評価する効果的な方法を必要としている。 従来の動作品質評価手法は動画のラベル付きスコアに依存していたが, 精度はわずかに低下し, 識別性も低下した。 この制限により、新たな演習への迅速な適用が妨げられた。 そこで本研究では,動作品質評価のための多次元運動距離適応動的時間ワープ(MED-ACDTW)手法を提案する。 我々のアプローチでは、DTWの運動バージョンを使用してテンプレートとテストビデオの特徴を比較し、トレーニング中にスコアラベルを不要にする。 その結果,2次元と3次元の両方の空間次元と複数の人体の特徴を併用することにより,2次元と3次元のポーズ推定だけで比較すると精度が2-3%向上することがわかった。 さらに、スコア計算にMEDを用いると、フレーム距離マッチングの精度が向上し、全体的な識別性が著しく向上する。 適応的制約スキームは、行動品質評価の判別可能性を約30%向上させる。 さらに,スポーツクラス評価における標準化された視点の欠如に対処するために,BGymという新しいデータセットを導入する。

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