論文の概要: Technology-assisted Personalized Yoga for Better Health -- Challenges and Outlook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18283v1
- Date: Fri, 15 Aug 2025 19:34:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-31 21:54:20.609129
- Title: Technology-assisted Personalized Yoga for Better Health -- Challenges and Outlook
- Title（参考訳）: 健康増進のための技術支援用ヨガ-課題と展望
- Authors: Vivek Kumar, Himanshu Sahu, Hari Prabhat Gupta, Biplav Srivastava,
- Abstract要約: ヨガ(Yoga)は、古代インドの伝統に根ざした身体的姿勢、呼吸法、想想的実践の規律であり、現在では全世界で、総合的な幸福と内的バランスの促進のために受け入れられている。
個人固有のニーズに合わせたヨガの便益を得るためには、(a)相互依存を伴う大規模で一見複雑な集合からサブセットを発見し、(b)変化能力や短期目標に合わせた関心を持ってフォローし続け、(c)環境の変化と健康状態に基づいて代替品に適応することが必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.220994084016764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Yoga is a discipline of physical postures, breathing techniques, and meditative practices rooted in ancient Indian traditions, now embraced worldwide for promoting overall well-being and inner balance. The practices are a large set of items, our term for executable actions like physical poses or breath exercises, to offer for a person's well-being. However, to get benefits of Yoga tailored to a person's unique needs, a person needs to (a) discover their subset from the large and seemingly complex set with inter-dependencies, (b) continue to follow them with interest adjusted to their changing abilities and near-term objectives, and (c) as appropriate, adapt to alternative items based on changing environment and the person's health conditions. In this vision paper, we describe the challenges for the Yoga personalization problem. Next, we sketch a preliminary approach and use the experience to provide an outlook on solving the challenging problem using existing and novel techniques from a multidisciplinary computing perspective. To the best of our knowledge, this is the first paper that comprehensively examines decision support issues around Yoga personalization, from pose sensing to recommendation of corrections for a complete regimen, and illustrates with a case study of Surya Namaskar -- a set of 12 choreographed poses.
- Abstract（参考訳）: ヨガ(Yoga)は、古代インドの伝統に根ざした身体的姿勢、呼吸法、想想的実践の規律であり、現在では全世界で、総合的な幸福と内的バランスの促進のために受け入れられている。
私たちの用語は、身体的なポーズや息のエクササイズのような実行可能なアクションで、人の幸福のために提供します。
しかし、その人の独特なニーズに合わせたヨガの利益を得るためには、その人が必要である。
(a)依存関係の大きい、一見複雑な集合からそれらの部分集合を発見する。
(b)変化能力及び短期目標に配慮し、引き続き追従し続けていること。
(c) 環境の変化と健康状態に基づいて代替品に適合する。
本稿では,ヨガのパーソナライズ問題における課題について述べる。
次に、予備的なアプローチをスケッチし、その経験を用いて、複数分野のコンピューティングの観点から、既存の新しい技術を用いて、課題を解決するための展望を提供する。
我々の知る限りでは、ヨガのパーソナライゼーションに関する意思決定支援問題を総合的に調査する最初の論文であり、完全なレジームの修正を推奨するポーズセンセーションから、スリヤ・ナマスカルの事例研究を例に挙げる。
関連論文リスト
- PersonaMagic: Stage-Regulated High-Fidelity Face Customization with Tandem Equilibrium [55.72249032433108]
PersonaMagicは、高忠実な顔のカスタマイズのために設計された、ステージ制御された生成技術である。
本手法は,顔の概念を捉えるために,特定の時間間隔内に一連の埋め込みを学習する。
定性評価と定量的評価の両方において、ペルソナマジックが最先端の手法よりも優れていることを確認する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-20T08:41:25Z) - UniPose: A Unified Multimodal Framework for Human Pose Comprehension, Generation and Editing [79.68232381605661]
さまざまなモダリティにまたがって人間のポーズを理解し、生成し、編集するためのフレームワークであるUniPoseを提案する。
具体的には、3Dポーズを個別のポーズトークンに変換するためにポーズトークンライザを適用し、統一語彙内のLCMへのシームレスな統合を可能にする。
統一的な学習戦略から恩恵を受けるUniPoseは、さまざまなポーズ関連タスク間で知識を効果的に伝達し、目に見えないタスクに適応し、拡張された能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T08:06:30Z) - VINECS: Video-based Neural Character Skinning [82.39776643541383]
ポーズ依存のスキン重みを持つ完全リップ文字を作成するための完全自動アプローチを提案する。
提案手法は高密度4Dスキャンに頼らず,最先端技術よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T08:35:53Z) - Surya Namaskar: real-time advanced yoga pose recognition and correction
for smart healthcare [13.193107713297255]
スリヤナマスカル(Suryanamaskar)は、太陽への敬礼としても知られ、8つの異なる形と12のアスタナを組み合わせたヨガの練習である。
ここでMediapipe Libraryは、Surya namaskarの状況を分析するのに使われている。
スタンディングは高度なソフトウェアでリアルタイムで検出され、カメラの前でSurya namaskarを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-06T13:37:25Z) - Real-time Recognition of Yoga Poses using computer Vision for Smart
Health Care [13.709260905038624]
また、この作品には、ヨガの手札の識別も紹介されている。
YOGIデータセットは、ポーズごとに約400～900枚の画像を持つ10個のヨガ姿勢を含む。
RandomSearch CVのXGBoostは最も正確で、99.2%の精度がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-19T13:41:58Z) - FixMyPose: Pose Correctional Captioning and Retrieval [67.20888060019028]
本稿では,自動ポーズ修正システムに対応する新しいキャプションデータセットfixmyposeを提案する。
我々は「現在の」ポーズを「ターゲット」ポーズのように見えるように修正する記述を収集する。
MLバイアスを避けるため、さまざまな階層を持つキャラクタ間のバランスを維持します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-04T21:45:44Z) - Do You Do Yoga? Understanding Twitter Users' Types and Motivations using
Social and Textual Information [29.89122455417348]
本研究では,ニューラルネットワークと注意メカニズムの融合に基づく共同埋め込みモデルを提案する。
Twitterの「Yoga」にフォーカスしたウェルビーイング関連ツイートを使っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-17T00:15:13Z) - Personal Mental Health Navigator: Harnessing the Power of Data, Personal
Models, and Health Cybernetics to Promote Psychological Well-being [2.491393414479041]
個人化メンタルヘルスナビゲーション(MHN)の概念を紹介します。
MHNは測定、推定、ガイダンスの連続的な循環ループを展開し、個人のメンタルヘルス状態を健康地帯に向かって操縦します。
大学生の総合的ストレス管理のための12ヶ月のパイロットケーススタディを通じて,パーソナライズドmhnアプローチの実現可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:34:09Z) - Does Yoga Make You Happy? Analyzing Twitter User Happiness using Textual
and Temporal Information [29.89122455417348]
ヨガの練習と幸福感の因果関係について,テキスト情報と時間情報を組み合わせて検討した。
Twitterのデータセットで行った実験では、1447人のユーザーが「ヨガ・グランガーが幸福になる」という結果が出ました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-05T03:30:49Z) - Yoga-82: A New Dataset for Fine-grained Classification of Human Poses [46.319423568714505]
82クラスからなる大規模ヨガポーズ認識のためのデータセットYoga-82を提案する。
Yoga-82は、細かいアノテーションができない複雑なポーズで構成されている。
データセットには、体の位置、体の位置の変化、実際のポーズ名を含む3レベル階層が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-22T01:43:44Z)
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。