Analýza a zpětná vazba správnosti provádění cviků

Abstract

Práce se zaměřuje na analýzu a vyhodnocování techniky cviků pomocí metod počítačového vidění a strojového učení. Ze vstupních videí cvičenců byly získávány lidské skeletony a z nich spočítány parametry popisující ideální průběh cviku. Pomocí metody Dynamic Time Warping byly testované cviky porovnávány s ideálním průběhem a každý parametr vyhodnocován zvlášť. Porovnávány byly různé modely pro zisk skeletonu, stejně tak různé pozice, ze kterých byl cvičenec natáčen. Pro vybrané orientace, ze kterých byly cviky natáčeny, dosahovalo hodnocení kvality cviků průměrnou přesnost 90 % a průměrné f-skóre 83 %.

The thesis focuses on the analysis and evaluation of the technique of strengthening exercises using the methods of computer vision and machine learning. From the input videos of the exercisers, human skeletons were obtained and parameters describing the course of the exercise were calculated from them. Using the Dynamic Time Warping method, the tested exercises were compared with the ideal course and each parameter was evaluated separately. Different models for skeleton extraction were compared, as well as different positions from which the exerciser was recorded. For the selected orientations from which the exercises were filmed, the quality evaluation of the exercises reached average accuracy of 90 % and average f-score of 83 %.