基于可穿戴设备与单目摄像头的实验室外上肢活动识别：不同深度学习架构的比较研究
计算机视觉与模式识别
2024-02-12 v1 机器学习
信号处理
摘要
广泛使用各类计算机视觉解决方案以及近期高端惯性测量单元（IMU）在临床和科研环境中评估人体身体活动已变得越来越普遍。然而，为了提高在实验室外环境下患者追踪的可行性，有必要使用较少数量的设备进行运动采集。在此背景下，基于 IMU 的可穿戴设备和单目摄像系统是极具前景的解决方案。此外，需要开发能够在自然状态下识别并消化临床相关数据的机器学习系统，因此确定这些系统的理想输入至关重要。
引用
@article{arxiv.2402.05958,
title = {A comparative study on wearables and single-camera video for upper-limb out-of-thelab activity recognition with different deep learning architectures},
author = {Mario Martínez-Zarzuela and David González-Ortega and Míriam Antón-Rodríguez and Francisco Javier Díaz-Pernas and Henning Müller and Cristina Simón-Martínez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.05958},
year = {2024}
}