基于背景减除与交集图像区域的有氧运动例程性能评估
计算机视觉与模式识别
2018-10-04 v1
摘要
建议新手在开始不熟悉的有氧或负重例程前，聘请训练有素且有经验的人员即教练。教练的任务是提供实时反馈，以确保例程以正确方式执行。这极大降低了受伤风险并最大化身体收益。我们提出了一种基于交集图像区域的简单图像相似性度量，用于评估受试者有氧运动例程的表现。该方法在一个增强现实（AR）桌面应用中实现，该应用采用单个RGB摄像头在受试者进行例程过程中捕获静止图像。在特定间隔将背景减除的身体姿态图像与范例身体姿态图像（即AR模板）进行比较。基于有限数据集，我们的姿态匹配函数准确率报道为93.67%。
引用
@article{arxiv.1810.01564,
title = {Assessing Performance of Aerobic Routines using Background Subtraction and Intersected Image Region},
author = {Faustine John and Irwandi Hipiny and Hamimah Ujir and Mohd Shahrizal Sunar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.01564},
year = {2018}
}
备注
Presented at The International UNIMAS STEM Engineering Conference 2018 (ENCON2018). Accepted for publication in MATEC Web of Conferences