論文の概要: Understanding the Representation of Older Adults in Motion Capture Locomotion Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11713v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 18:04:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.086494
• Title: Understanding the Representation of Older Adults in Motion Capture Locomotion Datasets
• Title（参考訳）: モーションキャプチャ・ロコモーション・データセットにおける高齢者の表現の理解
• Authors: Yunkai Yu, Yingying Wang, Rong Zheng,
• Abstract要約: この研究は41の公開データセットを調査し、古い成人の動作を含む8つのデータと、古いスタイルに注釈付けされた若い俳優による動作を含む4つのデータを同定した。 従来の歩行動作の忠実度を評価するために,年齢差を捉える能力として高忠実度を定義する定量的指標を導入した。 年齢に敏感で、騒音に強い、データ不足に耐性のある歩行パラメータを用いて、古いスタイルの歩行動作が過度に制御されたパターンを示し、高齢化を忠実に特徴づけることができないことを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.671752320249146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet of Things (IoT) sensors have been widely employed to capture human locomotions to enable applications such as activity recognition, human pose estimation, and fall detection. Motion capture (MoCap) systems are frequently used to generate ground truth annotations for human poses when training models with data from wearable or ambient sensors, and have been shown to be effective to synthesize data in these modalities. However, the representation of older adults, an increasingly important demographic in healthcare, in existing MoCap locomotion datasets has not been thoroughly examined. This work surveyed 41 publicly available datasets, identifying eight that include older adult motions and four that contain motions performed by younger actors annotated as old style. Older adults represent a small portion of participants overall, and few datasets provide full-body motion data for this group. To assess the fidelity of old-style walking motions, quantitative metrics are introduced, defining high fidelity as the ability to capture age-related differences relative to normative walking. Using gait parameters that are age-sensitive, robust to noise, and resilient to data scarcity, we found that old-style walking motions often exhibit overly controlled patterns and fail to faithfully characterize aging. These findings highlight the need for improved representation of older adults in motion datasets and establish a method to quantitatively evaluate the quality of old-style walking motions.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)センサーは、アクティビティ認識、人間のポーズ推定、転倒検出などのアプリケーションを可能にするために、人間の移動を捉えるために広く使用されている。 モーションキャプチャ(MoCap)システムは、ウェアラブルや周囲センサーからのデータを用いてトレーニングする際、人間のポーズに対する真実のアノテーションを生成するために頻繁に使用され、これらのモダリティでデータを合成するのに有効であることが示されている。 しかし、既存のMoCapロコモーションデータセットにおいて、医療において重要な人口層である高齢者の表現は、十分に検討されていない。 この研究は41の公開データセットを調査し、古い成人の動作を含む8つのデータと、古いスタイルに注釈付けされた若い俳優による動作を含む4つのデータを同定した。 高齢者は全体の参加者のごく一部を表しており、このグループのためにフルボディのモーションデータを提供するデータセットはほとんどない。 従来の歩行動作の忠実度を評価するために,基準歩行に対する年齢差を捉える能力として,高忠実度を定義する定量的指標が導入された。 年齢に敏感で、騒音に強い、データ不足に耐性のある歩行パラメータを用いて、古いスタイルの歩行動作が過度に制御されたパターンを示し、高齢化を忠実に特徴づけることができないことを発見した。 これらの知見は、運動データセットにおける高齢者の表現の改善の必要性を強調し、従来の歩行運動の質を定量的に評価する方法を確立した。

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