mnmDTW：动态时间规整的扩展用于基于摄像头的动作误差定位
计算机视觉与模式识别
2023-10-16 v1 人工智能
摘要
在本概念验证中，我们使用计算机视觉（CV）方法从锻炼视频中提取姿态信息。随后我们采用动态时间规整（DTW）的改进版本来计算与锻炼标准执行的偏差。具体而言，我们逐个计算每个身体部位之间的距离，以获得更精确的动作准确度度量。我们可以表明，锻炼错误通过该度量清晰可见、可识别且可定位。
引用
@article{arxiv.2310.09170,
title = {mnmDTW: An extension to Dynamic Time Warping for Camera-based Movement Error Localization},
author = {Sebastian Dill and Maurice Rohr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09170},
year = {2023}
}
备注
Poster Prague 2023 Conference, 4 pages