从视频中提取临床相关运动数据的人体姿态估计与人体网格重建验证
计算机视觉与模式识别
2025-03-20 v1
摘要
本文旨在讨论运动学分析工具的当前格局，从运动生物力学领域的最先进工具如惯性测量单元（IMU）和反射标记基光学运动捕捉（MoCap），到计算领域的新兴方法如人体姿态估计和人体网格重建。主要而言，这项比较分析旨在通过表明这些无标记技术在运动学分析中与更笨重且便携性较差的最先进工具处于合理范围内，从而验证无标记 MoCap 技术在临床环境中的使用。无标记运动捕捉使用人体姿态估计不仅产生的结果与 IMU 和 MoCap 运动学结果一致，而且受益于更少的设置时间和更少的设置所需实际知识和专业知识。总体而言，尽管在生成数据质量方面仍有改进空间，但我们认为这种折中处于这些低速动作在小临床测试中所用误差范围之内。
引用
@article{arxiv.2503.14760,
title = {Validation of Human Pose Estimation and Human Mesh Recovery for Extracting Clinically Relevant Motion Data from Videos},
author = {Kai Armstrong and Alexander Rodrigues and Alexander P. Willmott and Lei Zhang and Xujiong Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.14760},
year = {2025}
}