山崎清秀さんの卒論は、動画から歩行パラメータを抽出する新しい方法を提案しています。この研究では、人間の歩行を矢状面で撮影し、動画内の関節座標から波形パターンをフーリエ変換を用いて分析します。また、相互相関関数を使って関節座標間の非類似度とそのラグを評価する手法を開発しました。具体的には、OpenPoseを使用して17箇所の関節座標とそれぞれの信頼度を抽出し、自己相関を用いて歩行周期を特定し、歩行の各ストライドをセグメント化します。その後、関節座標の最大値と最小値を用いてデータを正規化し、各ストライド間の非類似度を信頼度の重み付け平均を計算して評価します。この方法を2名の被験者の動画に適用し、生成されたデンドログラムが被験者間で類似した歩行パターンを示すことで、提案手法の妥当性が確認されました。この研究は、歩行分析における新たな計測手法の可能性を開くものです。 告知リンク： https://wcci2024.org/
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