基于三维姿态的体育锻炼反馈系统
计算机视觉与模式识别
2022-08-08 v1
摘要
无监督的自助康复锻炼和体能训练若动作不当可能导致严重损伤。我们引入一种基于学习的框架，可识别用户所犯错误并提出纠正措施，以实现更轻松、更安全的个人训练。我们的框架不依赖硬编码的启发式规则，而是从数据中学习这些规则，从而便于适配特定用户需求。为此，我们采用作用于用户姿态序列的图卷积网络（GCN）架构来建模身体关节轨迹之间的关系。为评估我们的方法，我们引入了一个包含 3 种不同体育锻炼的数据集。我们的方法取得了 90.9% 的错误识别准确率，并成功纠正了 94.2% 的错误。
引用
@article{arxiv.2208.03257,
title = {3D Pose Based Feedback for Physical Exercises},
author = {Ziyi Zhao and Sena Kiciroglu and Hugues Vinzant and Yuan Cheng and Isinsu Katircioglu and Mathieu Salzmann and Pascal Fua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03257},
year = {2022}
}
备注
Video: https://youtu.be/W3kyyeHe0SI