검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Health Indicator Estimation by Video-Based Gait Analysis 영상 기반 보행 분석을 통한 건강지표 추정

Ruochen LIAO, Kousuke MORIWAKI, Yasushi MAKIHARA, Daigo MURAMATSU, Noriko TAKEMURA, Yasushi YAGI

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

본 연구에서는 영상기반 보행분석을 이용하여 체성분 관련 건강지표(체지방, 체수분, 근육의 비율 등)를 추정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 체성분 측정기를 이용한 개별 측정보다 더 효율적입니다. 구체적으로 우리는 입력이 보행 에너지 이미지(GEI)이고 출력이 건강 지표로 구성된 CNN(컨볼루션 신경망)을 사용하여 딥 러닝 프레임워크를 설계했습니다. 일반적으로 네트워크 매개 변수를 훈련하려면 방대한 양의 훈련 데이터가 필요하지만, 보행 영상과 피험자별 체성분 측정기를 사용하여 측정한 건강 지표로 구성된 충분한 실측 데이터 쌍을 수집하는 것은 현실적이지 않습니다. 따라서 우리는 많은 수의 주제를 포함하지만 실제 건강 지표가 부족한 보조 보행 데이터 세트를 활용하기 위해 XNUMX단계 접근 방식을 사용합니다. 첫 번째 단계에서는 건강 지표와 관련이 있는 것으로 간주되는 팔 흔들기, 보폭, 구부정한 정도, 몸 너비와 같은 보행 기본 요소를 출력하기 위해 보조 데이터 세트를 사용하여 백본 네트워크를 사전 훈련합니다. 두 번째 단계에서는 백본 네트워크에 일부 레이어를 추가하고 전체 네트워크를 미세 조정하여 상태 표시기의 실측 데이터 포인트 수가 제한되어 있어도 상태 표시기를 출력합니다. 실험 결과는 제안된 방법이 처음부터 훈련할 때뿐만 아니라 자동 인코더 기반 사전 훈련 및 미세 조정 접근 방식을 사용할 때 다른 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다. 체지방 관련 건강지표를 제외하고 체성분 관련 건강지표에 대해 상대적으로 높은 추정 정확도를 달성하고 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.10 pp.1678-1690
발행일
2021/10/01
공개일
2021/07/09
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020ZDP7502
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Ruochen LIAO
  Osaka University
Kousuke MORIWAKI
  Osaka University
Yasushi MAKIHARA
  Osaka University
Daigo MURAMATSU
  Osaka University,Seikei University
Noriko TAKEMURA
  Osaka University
Yasushi YAGI
  Osaka University

키워드