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J-GLOBAL ID：202102287896703713   整理番号：21A1145650

深い姿勢アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Deep Pose Alignment

著者 (7件)： Le Linh (Kennesaw State University,Department of Information Technology,Marietta,GA,USA) ,  Xie Ying (Kennesaw State University,Department of Information Technology,Marietta,GA,USA) ,  Alagapan Saisangararamaleengam (Kennesaw State University,Department of Information Technology,Marietta,GA,USA) ,  Chakravarty Sumit (Kennesaw State University,Department of Electrical and Computer Engineering,Marietta,GA,USA) ,  Ordonez Pablo (Kennesaw State University,College of Computing and Software Engineering,Marietta,GA,USA) ,  Hales Michael (Kennesaw State University,Department of Health Promotion and Physical Education,Kennesaw,GA,USA) ,  Johnson John (Kennesaw State University,Department of Exercise Science and Sport Management,Kennesaw,GA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 5366-5372  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,運動/リハビリテーション支援システムで使用される人間姿勢を整列させる新しい深層学習アーキテクチャを提案する。要するに,支援システムは,彼らの物理的運動のための視覚フィードバックを有するユーザを提供することを目的とする。フィードバックは,セッションのビデオフィードを通して運動を行う一方で,ユーザの姿勢を最初に抽出することにより発生する。抽出した姿勢は,次に,それらの誤差を観察して,固定するために,利用者のために正しい姿勢と表示によって重ねた。本論文は,スケール,位置,および展望を含む最小差で互いを重ねることができるように,ユーザの姿勢を正しい姿勢に整列させるタスクに焦点を合わせた。このタスクを達成するために新しい深層アーキテクチャを設計し,この方法が平均でアラインメント誤差を70%効果的に低減できることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  リハビリテーション ,  録画装置 ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 支援システム ,  視覚フィードバック ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 姿勢 ,  アラインメント