基于国际生物力学标准的关节角用于人体动作识别及相关任务
计算机视觉与模式识别
2024-06-26 v1
摘要
关节点数据在机器学习中因动作检测和识别等任务受到广泛关注。然而，运动领域的专家（如医生、物理治疗师、运动科学家和教练）使用由国际生物力学学会标准化的关节角概念，以精确和高效地传递静态身体姿态和运动。在本文中，我们介绍基本的生物力学概念，展示如何将常用关节点数据转换为关节角，这些角度独特地描述给定姿态，并具有各种理想的数学属性，如相对于摄像机视角和执行动作的人而言是独立的。我们实验性地证明，关节角表示的关节点数据适用于机器学习应用，并在某些情况下可带来即时的性能提升。将关节角作为运动学数据的人类可解释表示在解释性和与人类专家交流方面尤其有前景，如众多运动和医疗应用中。为促进此方向的进一步研究，我们将发布一个 Python 软件包，将关节点数据转换为本文所述的关节角。
引用
@article{arxiv.2406.17443,
title = {Using joint angles based on the international biomechanical standards for human action recognition and related tasks},
author = {Kevin Schlegel and Lei Jiang and Hao Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17443},
year = {2024}
}