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Qiushuo Cheng
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AI 从家庭视频中估算帕金森病转体角度
研究人员开发了一种深度学习方法，使用单个单目摄像头视频来估算帕金森病（PD）严重程度评估的转体角度。该方法从视频中提取3D骨骼，计算髋关节和膝关节的旋转，并在自由生活家庭视频的数据集上实现了41.6%的转体计算准确率，平均绝对误差为34.7°。这项工作首次在家居环境中量化帕金森病患者的转体，旨在提供比传统基于诊所的评估更敏感的疾病进展指标。
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新的对比学习方法改进了基于骨架的动作定位
研究人员开发了一种名为骨架-片段对比学习（Skeleton-Snippet Contrastive Learning）的新型自监督预训练方法，用于改进基于骨架数据的时序动作定位。该方法使用片段判别任务来学习区分相邻帧的特征，这对于识别动作边界至关重要。该方法还包含一个U型模块来融合中间特征，提高帧级定位的分辨率。实验结果表明，在BABEL数据集上性能有所提升，并在PKUMMD数据集上取得了最先进的迁移学习结果。