リアルタイムのヨガポーズ検出と姿勢矯正のためのインテリジェント・フレームワーク

Abstract

ヨガは、身体的な健康度、柔軟性、そしてメンタル面の良好さを向上させることで広く認知されています。しかし、これらの効果は正しい姿勢の実行に強く依存しています。ヨガの実践中に不適切なアライメントが起きると、効果が低下するだけでなく、特にセルフガイド型またはオンラインのトレーニング環境において、筋骨格系の傷害のリスクが高まります。本論文では、リアルタイムのヨガのポーズ検出と姿勢修正のための、ハイブリッドなEdge AIベースのフレームワークを提案します。提案システムは、軽量な人体ポーズ推定モデルを、バイオメカニクスに基づく特徴抽出と、CNN LSTMに基づく時間的学習アーキテクチャと統合し、ヨガのポーズを認識し、運動ダイナミクスを解析します。検出されたキーポイントから関節角度および骨格特徴を計算し、参照となるポーズ構成と比較して姿勢の正確さを評価します。さらに、アライメントのズレを測定するための定量的スコアリング機構を導入し、視覚、テキスト、音声に基づくガイダンスを通じてリアルタイムの修正フィードバックを生成します。加えて、モデルの量子化やプルーニングといったEdge AI最適化手法を適用し、資源が制約されたデバイス上で低遅延の性能を実現します。提案するフレームワークは、ユーザの安全性とトレーニング効果を向上させる、インテリジェントでスケーラブルなデジタルヨガアシスタントを提供し、現代のフィットネスアプリケーションにおける安全性と有効性の向上に寄与します。