ウェブディスカバリーのためのウェブサービス実装「人間の姿勢推定を用いたAIヨガトレーナー」

この研究は、ウェブサービスとしてアプリケーションを作成し、ウェブサービスディスカバリーで利用できるようにすることを目的としています。もっとも重要なヨガのポーズは世界的に知られており、古代の賢者が提唱した健康上の利点をサポートしています。OpenPoseは、コンピュータビジョン技術がヨガの実践者が最高のフォームとアライメントを達成するのを助けることができると推定しています。この研究プロジェクトの主な焦点は、ヨガポーズのためのOpenPose推定システムを開発するためにOpenCV、Python、MediaPipeフレームワークを統合することです。カメラを使用してヨガ実践者の動きをキャプチャし、深層学習モデルを使用して重要な体の部分を予測します。アルゴリズムは、これらの重要な側面を見て、実践者がポーズを正しく行っているか、調整が必要かを判断します。このデバイスは、実践者に即座にフィードバックを提供し、必要に応じてアライメントや姿勢を修正することを可能にします。OpenPose推定システムは、各ポーズ中の重要な体の部分の詳細なビジュアライゼーションを提供することで、ヨガの練習をサポートすることができます。このビジュアライゼーションを利用することで、実践者は正しいフォームとアライメントをより明確に理解し、必要な調整を行うことができます。さらに、OpenPose推定システムは、時間の経過に伴う進捗のトラッキングも可能にします。自宅で独自に練習したい実践者や講師にアクセスできない実践者も恩恵を受けることができます。この論文では、ヨガポーズのためのMediaPipe、OpenCV、Pythonに基づくOpenPose推定システムを提供します。最適なフォームとアライメントのために、ツールはリアルタイムフィードバックと各ポジション中の重要な体の部分の視覚的表現を提供できます。ヨガの教師や生徒にとって有益なツールであり、ヨガの安全性と効果を高め、実践をサポートします。