筋肉部位の活動推定による正しいフォームでの筋力トレーニングの研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-09
• タイトル: 筋肉部位の活動推定による正しいフォームでの筋力トレーニングの研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Effective Exercise Form Suggestion by Estimating sEMG of Muscle Parts
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像・動画解析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 秋田県立大学システム科学技術研究科経営システム工学専攻
• 著者所属: 秋田県立大学システム科学技術研究科経営システム工学専攻／情報処理学会
• 著者名: 嶋崎, 浄; 山口, 高康
• 著者名(英): Jo, Shimazaki; Takayasu, Yamaguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，コロナ禍による運動不足を理由に自宅で筋力トレーニングを始める人が増えている．しかし，その半数以上は，正しいやり方がわからない，体を痛めた，効果が実感できない，忙しいなどを理由に挫折してしまっている．そのため，トレーナによる対面指導によって，短時間で効果を実感できる正しいフォームでのトレーニングを身につけることが望まれる．間違ったフォームで行うと，効果が薄れたり目的と違った部位が鍛えられてしまう恐れがある．本研究では，カメラ付きデバイスでトレーニングをしている様子を撮影し，トレーニングが効いている筋肉の部位を推定して，フォームの修正を示唆するアプリケーションを提案する．アームカールのトレーニングにおいて，深層学習で姿勢と筋電位との関係を学習し，上腕二頭筋と三角筋前部の筋電位を推定し，全身の反動を使ったチートを防止して，効率の良いトレーニングをできるようにした．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, many people started to try exercising at home because of the COVID19 pandemic. However, more than half of the beginners have given up because of reasons including“not knowing how to exercise in proper forms,” “have injured themselves,” “lack of perceivable physical change,” and “being too busy.” Hence, it is desirable for them to learn the proper forms in order to perform an effective exercise as early as possible. We provide a method for beginners to objectively evaluate their exercise form by displaying the sEMG of activated muscle parts which is estimated by extracting poses from exercise videos. In the arm-curl exercise, the sEMG values of the biceps brachii and frontal deltoid were estimated by deep learning, which learned the relationship between poses and device-read sEMG values. Our method helps beginners to prevent themselves from cheating and to exercise more effectively.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）; 巻 2022-MBL-105, 号 18, p. 1-7, 発行日 2022-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会