HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

EV-Action: مجموعة بيانات متعددة الوسائط للكهربائيات والرؤية للحركة

Wang, Lichen ; Sun, Bin ; Robinson, Joseph ; Jing, Taotao ; Fu, Yun
EV-Action: مجموعة بيانات متعددة الوسائط للكهربائيات والرؤية للحركة
الملخص

تحليل الأنشطة البشرية متعددة الوسائط هو موضوع بحث حاسم وجذاب. ومع ذلك، فإن معظم المجموعات البيانات الموجودة توفر فقط وسائط بصرية (أي، RGB، العمق والهيكل العظمي). لتعويض هذا النقص، نقدم في هذه الدراسة مجموعة بيانات جديدة على نطاق واسع تسمى EV-Action، والتي تتكون من وسائط RGB، العمق، الكهروميوغرافية (EMG)، وهيكلي عظميين. مقارنة بالمجموعات البيانات التقليدية، تتميز مجموعة بيانات EV-Action بتحسينين رئيسيين: (1) قمنا بنشر نظام التقاط الحركة للحصول على وسائط هيكل عظمي عالية الجودة، مما يوفر معلومات حركية شاملة أكثر تشمل الهيكل العظمي، المسار، التسارع بدقة أعلى وتكرار عينات أعلى وأكثر علامات هيكلية عظمية. (2) قمنا بدمج وسيلة الكهروميوغرافية (EMG) التي يتم استخدامها عادةً كمؤشر فعال في مجال البيوميكانيكا، وهي لم تُستكشف بشكل جيد بعد في البحوث المتعلقة بالحركة. حسب علمنا، هذه هي أول مجموعة بيانات للأنشطة تحتوي على وسيلة الكهروميوغرافية (EMG). يتم توضيح تفاصيل مجموعة بيانات EV-Action بالإضافة إلى اقتراح إطار عمل بسيط ولكنه فعال للتعرف على الأنشطة باستخدام الكهروميوغرافية (EMG). بالإضافة إلى ذلك، تم تطبيق أحدث خطوط الأساس لتقييم فعالية جميع الوسائط. تظهر النتائج المحصلة بوضوح صلاحية وسيلة الكهروميوغرافية (EMG) في مهام تحليل الأنشطة البشرية. نأمل أن تسهم هذه المجموعة البيانات بشكل كبير في تحليل الحركة البشرية والرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة والبيوميكانيكا وغيرها من المجالات المتداخلة.

EV-Action: مجموعة بيانات متعددة الوسائط للكهربائيات والرؤية للحركة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI