低フレームレート条件下におけるコンピュータビジョンを用いたマーカーレス歩行解析の精度改善法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT24099

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2024/12/10

タイトル(英語): Improving Markerless Gait Analysis Accuracy Using Computer Vision Under Low Frame Rate Conditions

著者名: 中崎 彰太(東京理科大学),朝長 蓮太(東京理科大学),山本 征孝(東京理科大学),竹村 裕(東京理科大学),相川 直幸(東京理科大学)

著者名(英語): Shota Nakazaki(Tokyo University of Science),Renta Asanaga(Tokyo University of Science),Masataka Yamamoto(Tokyo University of Science),Hiroshi Takemura(Tokyo University of Science),Naoyuki Aikawa(Tokyo University of Science)

キーワード: カルマンフィルタ|歩行解析|骨格検出|動画像処理|コンピュータビジョン|Kalman filter|gait analysis|skeleton detection|video processing|computer vision

要約(日本語): 医療・リハビリ分野の歩行解析においてセンサーやウェアラブル端末を用いた手法では，コストや時間の面で課題がある．_x000D_ 本研究では臨床の現場を想定し、簡単に導入できるスマートフォンなどの端末で撮影された低フレームレートの動画を用いた歩行解析の精度改善法を提案する._x000D_ 提案手法では、コンピュータビジョンを用いて得られた骨格座標にカルマンフィルタを用いて、骨格の誤検出や抽出漏れの補正を行う._x000D_

要約(英語): This study proposes a method to improve the accuracy of gait analysis using low-frame-rate videos captured by easily accessible devices such as smartphones, assuming a clinical setting for clinical practice._x000D_ The proposed method uses a Kalman filter to correct skeleton misdetections and extraction omissions based on skeletal coordinates obtained by computer vision._x000D_

本誌: 2024年12月13日制御研究会

本誌掲載ページ: 29-33 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,818 Kバイト