一种基于图像处理的个性化卡路里消耗评估方法
人机交互
2018-02-13 v1
摘要
本文提出一种基于图像处理的方法，用于运动过程中卡路里消耗评估的个性化。我们开展了一项实验，其中要求受试者完成一项名为广播体操的锻炼，该锻炼在中日两国尤其流行。我们使用 Kinect 通过将被测身体分割为关节及包含关节的肢体段来捕捉身体动作，以监测身体运动从而测试每个身体关节的速度，并捕捉受试者图像以计算因人而异的每个身体关节的质量。通过动能公式，我们得到每个身体关节的动能，并在此过程中计算出运动消耗的卡路里。我们通过将其与 Fitbit（一款以运动健康监测著称的智能手表）进行基准对比来评估本方法的性能。本文实验结果表明，相较于我们所基于并改进的最先进卡路里评估方法，本方法在相对于 Fitbit 真值的错误率方面表现更优。
引用
@article{arxiv.1802.03852,
title = {A Personalized Method for Calorie Consumption Assessment},
author = {Yunshi Liu and Pujana Paliyawan and Takahiro Kusano and Tomohiro Harada and Ruck Thawonmas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03852},
year = {2018}
}
备注
The AAAI 2018 Spring Symposium on Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-Being, March 26-28, 2018, Stanford University, Palo Alto, California USA