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AI模型使用多模态数据对VR平衡状态进行分类
研究人员开发了一种受Mamba启发的卷积神经网络（MI-CNN）模型，用于在虚拟现实（VR）环境中对姿势状态进行分类。该模型利用包括运动学、肌电图（EMG）和皮肤电活动（EDA）信号在内的多模态数据，以高精度区分平衡和不平衡状态。使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）的可解释性分析显示，运动学特征是检测不平衡的最有影响力的因素，并且即使在特征集减少的情况下，模型仍能保持性能。
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新的IMU-HOI框架增强了人与物体运动捕捉能力
研究人员开发了IMU-HOI，一个旨在更连贯地捕捉人类运动和物体交互的新框架。该系统利用放置在身体和物体上的惯性测量单元（IMU）来推断人与物体的接触，并将此信息与运动学和惯性推理相结合。该框架旨在提高扩展现实和机器人应用中的运动捕捉精度，尤其是在基于视觉的方法因遮挡而遇到困难的场景中。