我们提出MoCaPose,这是一种新颖的可穿戴动作捕捉方法,通过集成在时尚宽松夹克中的多通道电容传感来连续跟踪穿戴者的上半身动态姿势。与传统的基于反向动力学的可穿戴IMU动作捕捉不同,MoCaPose将传感器位置与姿势系统解耦。MoCaPose使用深度回归器从16通道纺织电容传感器连续预测3D上半身关节坐标,不受特定应用约束。该概念通过两次原型迭代实现,首先解决技术挑战,然后通过时尚技术协同设计建立纺织集成,以设计为中心的智能服装。我们记录了来自21名参与者的38小时同步视频和电容数据数据集进行验证。动作跟踪结果在多个层面得到验证,包括统计数据(R²≈0.91)和动作跟踪指标(MPJPE≈86mm),以及姿势和动作识别的可用性(无监督类别发现的10类分类F1分数为0.9)。设计指南几乎没有技术约束,使可穿戴系统能够以设计为中心并针对特定用例。总体而言,MoCaPose证明,基于纺织品的电容传感凭借其独特优势,可以成为可穿戴动作跟踪和其他相关可穿戴动作识别应用的有前景的替代方案。

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来源
UbiComp
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年份
2023
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奖项
未标记奖项
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作者
12 位作者
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研究子方向
触觉可穿戴设备、生物传感器与生理监测
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