要約
スケルトンビデオからの動作評価への機械学習ソリューションの応用は、近年、研究で大きな注目を集めています。
この進歩により、2D または 3D ビデオから人間の姿勢を検出および分析するための手頃な価格の機器で動作できる動作評価アルゴリズムを利用して、自宅でのリハビリテーションがより利用しやすくなりました。
自動評価タスクの主な目的は動作をスコアリングすることですが、主要な動作の問題を強調するフィードバックの自動生成は、リハビリテーションのプロセスを大幅に強化および加速する可能性があります。
自動動作評価の分野では数多くの研究成果が存在しますが、フィードバックの生成に取り組んでいる研究はほんの一握りです。
この研究では、生成できるフィードバックの種類を説明し、自動フィードバック生成のための既存のソリューションをレビューし、将来の研究の方向性について説明します。
私たちの知る限り、これは骨格運動評価におけるフィードバック生成に関する最初の包括的なレビューです。
要約(オリジナル)
The application of machine-learning solutions to movement assessment from skeleton videos has attracted significant research attention in recent years. This advancement has made rehabilitation at home more accessible, utilizing movement assessment algorithms that can operate on affordable equipment for human pose detection and analysis from 2D or 3D videos. While the primary objective of automatic assessment tasks is to score movements, the automatic generation of feedback highlighting key movement issues has the potential to significantly enhance and accelerate the rehabilitation process. While numerous research works exist in the field of automatic movement assessment, only a handful address feedback generation. In this study, we explain the types of feedback that can be generated, review existing solutions for automatic feedback generation, and discuss future research directions. To our knowledge, this is the first comprehensive review of feedback generation in skeletal movement assessment.
arxiv情報
| 著者 | Tal Hakim |
| 発行日 | 2024-04-22 10:52:32+00:00 |
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