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J-GLOBAL ID：201902249299857206   整理番号：19A1682276

人体骨格に基づく非標準スクワット姿勢検出法【JST・京大機械翻訳】

Detection method of non-standard deep squat posture based on human skeleton

著者 (3件)： Yu Lu (南昌大学信息工程学院,南昌,330031) ,  Hu Jianfeng (南昌大学信息工程学院,南昌330031;江西科技学院協同創新中心,南昌330098) ,  Yao Leiyue (江西科技学院協同創新中心,南昌,330098)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 39  号： 5  ページ： 1448-1452  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 健身者に対する健身の過程において、監督指導が不足し、姿勢が不正確であり、健康を脅かす問題に対して、スクワット姿勢のリアルタイム検出の新たな方法を提出した。Kinectカメラを用いて人体関節の三次元情報を抽出し、身に最もよく見られるスクワット行為に対して抽象とモデリングを行い、コンピュータビジョン技術による微細動作変化の検出が難しいという問題を解決した。まず、Kinectカメラにより深さ画像を捕獲し、人体関節点の3次元座標をリアルタイムに獲得する。次に,スクワット姿勢を体幹の角度,股の角度,膝の角度と足首の角度に抽象化し,デジタルモデリングを行い,フレームごとに角度変化を記録した。最後に、スクワット終了後、閾値比較の方法を用いて、一定時間内に非標準フレーム比率を計算した。例えば、計算比率が所与閾値より大きい場合、今回のスクワットは標準でないと判定し、例えば閾値より低い場合は標準スクワット姿勢である。六種類の異なるタイプのスクワット姿勢に対して実験を行い、その結果、この方法は異なるタイプの非標準のスクワット姿勢を検出でき、六種類の異なるタイプのスクワット姿勢における平均認識率は90%以上であり、健身者に対して覚醒指導の役割を果たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カメラ ,  足首 ,  モデリング ,  検出法 ,  覚醒 ,  コンピュータビジョン ,  ディジタル方式
準シソーラス用語： 認識率 ,  三次元座標 ,  深度画像 ,  三次元情報 ,  Kinect ,  実時間 ,  健康 ,  *スクワット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人体 ,  骨格 ,  標準 ,  スクワット ,  姿勢 ,  検出法