拜日式：面向智能医疗的实时高级瑜伽姿势识别与纠正
计算机视觉与模式识别
2022-09-07 v1
摘要
如今，由于现代生活方式中压力水平的增加，瑜伽已获得全球关注，并且有许多方式或资源可以学习瑜伽。瑜伽一词意味着身心之间的深层连接。如今有大量医学和科学证据表明，练习不同瑜伽体系可改变我们大脑活动、化学甚至遗传内容的基本面。拜日式（Suryanamaskar），也称向太阳致敬，是一种瑜伽练习，结合了八种不同形式和 12 个体式（4 个体式重复），献予印度太阳神 Surya。拜日式具有诸多健康益处，如增强肌肉和有助于控制血糖水平。此处使用 Mediapipe 库来分析拜日式情境。当人在摄像头前做拜日式时，通过先进软件实时检测站立。分类器将形式识别为以下之一：Pranamasana、Hasta Padasana、Hasta Uttanasana、Ashwa-Sanchalan asana、Ashtanga Namaskar、Dandasana、Bhujangasana 或 Svanasana。基于深度学习的技术（CNN）用于开发该模型，模型准确率为 98.68%，检测正确瑜伽（拜日式）姿势的准确率得分为 0.75。通过该方法，用户可以练习所需姿势并检查其所做姿势是否正确。这将有助于正确完成拜日式的所有不同姿势并提高瑜伽练习者的效率。本文描述了将在模型中实现的整个框架。
引用
@article{arxiv.2209.02492,
title = {Surya Namaskar: real-time advanced yoga pose recognition and correction for smart healthcare},
author = {Abhishek Sharma and Pranjal Sharma and Darshan Pincha and Prateek Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02492},
year = {2022}
}