Dance of Fireworks: An Interactive Broadcast Gymnastics Training System Based on Pose Estimation

要約

本研究では、ラジオ体操への取り組みを強化することで、座りっぱなしの健康リスクと闘うように設計された対話型システムである「花火のダンス」を紹介する。このシステムは、携帯端末のカメラと軽量ポーズ推定（PoseNet/TensorFlow Lite）を活用して、身体のキーポイントを抽出し、関節角度を計算し、標準化された動作と比較することで、リアルタイムの修正フィードバックを提供する。参加意欲を高めるために、ユーザーの動き（関節角度や速度など）をカスタマイズ可能な花火アニメーションに動的にマッピングし、精度の向上により豊かな視覚効果で報酬を与える。136人が参加した実験では、4回のセッションで関節角度の平均誤差が21.3度から9.8度へと有意に減少し（p<0.01）、93.4％のユーザーが運動促進効果を肯定し、85.4％のユーザーがエンターテインメント性を高く評価した。このシステムは、事前に定義されたモーション・テンプレートや特別なハードウェアなしで動作するため、オフィス環境にシームレスに統合することができる。将来的には、ポーズ認識精度の向上、待ち時間の短縮、多人数参加型インタラクションや音楽同期などの機能の追加に重点を置いた機能拡張を行う予定である。この研究は、座りがちな人々の身体活動を促進するための、費用対効果が高く、魅力的なソリューションを提示している。

要約(オリジナル)

This study introduces Dance of Fireworks, an interactive system designed to combat sedentary health risks by enhancing engagement in radio calisthenics. Leveraging mobile device cameras and lightweight pose estimation (PoseNet/TensorFlow Lite), the system extracts body keypoints, computes joint angles, and compares them with standardized motions to deliver real-time corrective feedback. To incentivize participation, it dynamically maps users’ movements (such as joint angles and velocity) to customizable fireworks animations, rewarding improved accuracy with richer visual effects. Experiments involving 136 participants demonstrated a significant reduction in average joint angle errors from 21.3 degrees to 9.8 degrees (p < 0.01) over four sessions, with 93.4 percent of users affirming its exercise-promoting efficacy and 85.4 percent praising its entertainment value. The system operates without predefined motion templates or specialised hardware, enabling seamless integration into office environments. Future enhancements will focus on improving pose recognition accuracy, reducing latency, and adding features such as multiplayer interaction and music synchronisation. This work presents a cost-effective, engaging solution to promote physical activity in sedentary populations.

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