基于RGB-D的框架用于营养治疗中的人体获取、可视化与测量
计算机视觉与模式识别
2020-07-03 v1
摘要
本研究旨在利用先进的RGB-D传感器与虚拟现实(VR)技术改进饮食营养治疗。近期研究表明,使用多媒体技术可改善治疗依从性。然而,为此目的使用3D数据与VR技术的研究甚少。另一方面,在饮食治疗患者中获取人体3D测量并随时间分析(4D)是一个具有挑战性的领域。本工作的主要贡献是提供一个框架,用于研究4D人体模型可视化对肥胖治疗依从性的影响。该系统可使用低成本技术获取完整的人体3D模型,允许未来以足够的精度与逼真可视化直接迁移,从而能够分析肥胖治疗期间体形的演变(4D)。这些3D人体模型将用于通过2D与VR设备研究可视化对肥胖治疗依从性的影响。此外,我们将利用获取的3D模型获得人体测量值。我们已对使用合成与真实物体获取测量值的所提方法精度进行了分析。
引用
@article{arxiv.2007.00981,
title = {RGB-D-based Framework to Acquire, Visualize and Measure the Human Body for Dietetic Treatments},
author = {Andrés Fuster-Guilló and Jorge Azorín-López and Marcelo Saval-Calvo and Juan Miguel Castillo-Zaragoza and Nahuel Garcia-DUrso and Robert B Fisher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.00981},
year = {2020}
}