Оценка позы человека для коррекции движений в фитнесе

На основе технологий компьютерного зрения в данном исследовании предложено приложение для определения и оценки движений занимающегося фитнесом. Несколько упражнений — таких как поднятие тяжестей, прыжки с приседанием и подтягивания — которые очень полезны для здоровья и физической формы и являются основными для бодибилдинга, могут быть опасны при неправильном выполнении. Для решения этой проблемы нами разработано приложение на основе компьютерного зрения, которое распознаёт и корректирует точность позы занимающихся, используя видеовходы с непрерывной записью их движений. Для категоризации различных фитнес‑движений система использует метод опорных векторов (support vector machine, SVM). Результаты классификации отображаются на мониторе. Система продемонстрировала общую точность 96,87% при использовании SVM с радиальной базисной функцией (RBF) и может выполнять коррекцию четырёх типов фитнес‑движений с тестовой точностью 90,62%.