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ExeChecker : Ton Coach Personnel d'Exercice

ExeChecker t'assure que tu t'entraînes correctement avec des retours instantanés.

Yiwen Gu, Mahir Patel, Margrit Betke

― 6 min lire


ExeChecker : Exerce-toi ExeChecker : Exerce-toi tout de suite peaufiner tes entraînements. Obtiens des retours instantanés pour
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Faire du sport, ça peut vraiment améliorer ta santé et aider à récupérer des blessures. Mais si tu ne fais pas les exercices comme il faut, tu risques de passer à côté des bénéfices et même de te faire plus de mal. C'est là qu'ExeChecker entre en jeu, comme un coach sympa qui s'assure que tu fais bien tes exercices.

Les Bases d'ExeChecker

ExeChecker est un outil conçu pour aider les gens à faire leurs exercices de réhabilitation correctement. Imagine faire des exercices chez toi en te demandant si tu les fais bien. ExeChecker vise à te donner un retour clair sur tes Mouvements, en te montrant quelles parties de ton corps ne font pas ce qu'elles devraient.

Par exemple, si t'es censé lever les bras mais que tu plies trop les coudes, ExeChecker va te le dire. Il fait ça en observant comment ton corps bouge, presque comme avoir un entraîneur personnel sur ton smartphone !

Comment Ça Marche ?

ExeChecker utilise quelque chose qui s'appelle "apprentissage contrastif", ça a l'air compliqué mais en fait ça veut dire qu'il apprend en comparant des choses. Il regarde des paires d'exercices : certains bien faits, d'autres moins. En comparant ces paires, ExeChecker apprend à repérer les différences.

Pense à un jeu de "trouve les différences" mais avec les mouvements de ton corps. Si l'outil voit que ton bras devrait être droit et qu'il est plié, il va te signaler cette articulation, histoire que tu puisses corriger ça tout de suite.

Collecte de Données

Pour entraîner ExeChecker, les chercheurs ont rassemblé plein de données sur comment les gens font leurs exercices. Ils ont créé un dataset spécial appelé ExeCheck. Ce dataset comprend des vidéos de gens faisant des exercices, aussi bien correctement que pas du tout, pour montrer comment ça devrait et ne devrait pas être.

Les chercheurs ont eu de l'aide d'un kiné qui leur a montré dix exercices communs utilisés pour la réhabilitation, surtout pour les personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Chaque exercice a été enregistré plusieurs fois, avec des gens faisant des erreurs intentionnellement. Comme ça, ExeChecker aurait plein d'exemples pour apprendre.

Le Retour dont Tu As Besoin

Quand ton corps bouge, ExeChecker scrute tes Articulations—c'est là où tes os se connectent et permettent le mouvement. L'outil utilise des caméras pour capturer des vidéos de toi pendant que tu fais du sport, et à partir de ces vidéos, il capte où se trouvent tes articulations et comment elles bougent.

Après l'exercice, ExeChecker te donne un retour. Si quelque chose ne va pas, il te le dira ! Il met en avant quelles articulations ont besoin de plus d'attention. Donc au lieu d'avoir des commentaires vagues comme "pas top", tu recevras des conseils précis comme : "Hé, ton genou droit doit être droit !"

Pourquoi C'est Important ?

La force d'ExeChecker réside dans le retour spécifique qu'il fournit. Dans de nombreux cas, les exercices peuvent être difficiles à apprendre sans guidance adéquate. Les kinés offrent souvent des conseils personnalisés, mais ce n'est pas toujours possible d'en avoir un près de soi, surtout quand les gens s'entraînent chez eux.

Avec ExeChecker, tu peux obtenir un retour instantané qui t'aide à rester motivé et sur la bonne voie. Fini de se demander si tu fais les choses mal ou bien—cet outil t'aide à clarifier tout ça.

La Technologie Derrière

Au fond, ExeChecker repose sur des technologies avancées qui analysent tes mouvements. Il utilise des techniques de vision par ordinateur pour suivre des figures représentant tes articulations. En comprenant comment ces articulations sont censées bouger, ExeChecker peut déterminer si tu fais bien les exercices.

La technologie n'est pas magique, mais ça y ressemble quand tu vois à quel point elle pointe efficacement les erreurs ! Elle combine plusieurs couches de technologie, y compris des réseaux neuronaux et des mécanismes d’attention graphique, pour donner un sens aux données qu’elle collecte.

Tests et Résultats

Les chercheurs n’ont pas juste créé ExeChecker en espérant qu’il fonctionne. Ils ont mené des tests pour voir à quel point ça marchait bien. Ils ont comparé la performance d'ExeChecker à celle des méthodes existantes, et devine quoi ? ExeChecker a mieux performé !

En utilisant des données d'ExeCheck et d'un autre dataset appelé UI-PRMD, ExeChecker a prouvé qu'il pouvait identifier les mouvements nécessitant de l’attention plus précisément que les anciens systèmes. Au lieu de juste noter ta performance globale, il te dit exactement où tu dois t'améliorer.

Rendre le Retour Visuel

L'un des plus gros avantages d'ExeChecker, c'est comment il visualise tes mouvements. Tandis que certains systèmes pourraient juste te donner un score ou un retour flou, ExeChecker met en avant les articulations spécifiques qui ont besoin de ton attention.

Imagine voir une vidéo de toi faisant du sport avec certaines articulations qui brillent en rouge, indiquant où tu te trompes. Ce retour visuel est non seulement clair mais t'aide aussi à te souvenir de quoi te concentrer pour la prochaine fois.

Défis et Limitations

Même si ExeChecker est intelligent, il lui reste des progrès à faire. Pour l’instant, il est basé sur un ensemble spécifique d’erreurs communes. Si tu fais une erreur qui n'est pas dans le dataset, ExeChecker pourrait ne pas s'en rendre compte.

Les plans futurs incluent l'élargissement du dataset avec encore plus d'exemples. Les développeurs visent à rendre ExeChecker plus malin et capable de reconnaître une plus grande variété d'erreurs.

L'Avenir d'ExeChecker

En regardant vers l'avenir, les créateurs d'ExeChecker sont impatients de réaliser des études pour montrer à quel point cet outil est utile pour les gens, surtout ceux ayant des besoins spécifiques comme les patients de Parkinson. Ils envisagent d'intégrer l'outil sur plus de plateformes, ce qui facilitera l'accès à ce retour utile pour les utilisateurs.

Conclusion

ExeChecker est un outil révolutionnaire qui aide à s'assurer que tes exercices sont corrects. En offrant un retour spécifique sur tes mouvements et en mettant en avant les domaines à améliorer, il agit comme un coach fiable quand tu t’entraînes seul.

Donc, si jamais tu te demandes : "Est-ce que j'ai bien fait ça ?" avec ExeChecker, tu n’auras pas à te poser la question longtemps. Tu auras les réponses à portée de main, t'assurant que tu fais du sport en toute sécurité et efficacement. Après tout, qui ne voudrait pas faire des exercices correctement et rester en bonne santé ?

Source originale

Titre: ExeChecker: Where Did I Go Wrong?

Résumé: In this paper, we present a contrastive learning based framework, ExeChecker, for the interpretation of rehabilitation exercises. Our work builds upon state-of-the-art advances in the area of human pose estimation, graph-attention neural networks, and transformer interpretablity. The downstream task is to assist rehabilitation by providing informative feedback to users while they are performing prescribed exercises. We utilize a contrastive learning strategy during training. Given a tuple of correctly and incorrectly executed exercises, our model is able to identify and highlight those joints that are involved in an incorrect movement and thus require the user's attention. We collected an in-house dataset, ExeCheck, with paired recordings of both correct and incorrect execution of exercises. In our experiments, we tested our method on this dataset as well as the UI-PRMD dataset and found ExeCheck outperformed the baseline method using pairwise sequence alignment in identifying joints of physical relevance in rehabilitation exercises.

Auteurs: Yiwen Gu, Mahir Patel, Margrit Betke

Dernière mise à jour: 2024-12-13 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.10573

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.10573

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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