Bo Zhou

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Ray 等人提出 ChairPose 系统，基于两阶段生成模型和物理驱动数据增强，仅通过压力感知实现椅子无关的全身坐姿估计，在未见用户和椅子情况下达到89.4mm精度。

Liu 等人开发iBreath系统利用生物阻抗检测呼吸手势，实验表明F1分数超95%，用户50秒可学会手势，提供单双击等八条交互设计指南。

Liu 等人提出 iKAN 增量学习框架，采用 Kolmogorov-Arnold 网络替代多层感知机，在六个数据集上达到 84.9% 的加权 F1 分数，显著优于 EWC(51.42%)和经验回放(59.92%)方法。

Geißler 等人提出 Head 'n Shoulder 智能电容传感衣物系统，实现骑行者通过肩部手势在双手不离车把的情况下与数字设备交互，达到97%识别准确率，提升骑行安全。

Zhou 等人提出 Quali-Mat 压力感应运动垫系统，使用 Conv3D 模型评估体重锻炼质量，可识别 9 种运动准确率达 98.6%，并区分 47 种执行变体。

Zhou 等人提出MoCaPose系统，利用16通道纺织电容传感器和深度回归器实现上半身动作捕捉，R²达0.91，MPJPE约86mm，为可穿戴动作跟踪提供新方案。

Ray 等人创建了 DrapeMoCapBench 数据集，针对松身可穿戴设备基准测试光学动作捕捉方法，发现在日常基本运动中无标记方法略优于标记方法，为可穿戴研究提供低成本高效选择。

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