Study on the Reliability of SemGCN in Gait Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of research is to analyze the gait parameters of figure in the video when he is not 90 degrees to the camera position through the trained SemGCN model, and analyze its reliability. Two groups of video data in the experiment are collected in the same time, meaning experimental group and reference group. In the video data of experimental group, the angle between figure and camera position is 120 degrees, while it is 90 degrees in the video data of reference group. The 2D joint point coordinate information of video data in experimental group is obtained firstly through 2D network, and then it is delivered to trained SemGCN model to regress 3D model and extract 3D joint point coordinate information, then output knee angle curve, which would be processed for filtering and smoothing by Savitzky-Golay wave filter. The video data in reference group is directly processed through Openpose algorithm, and the knee angle curve is output. Finally, the relevance of data in two groups are analyzed by adopting intraclass correlation coefficient(ICC). The result shows that the correlation of a single measurement is 0.898, meaning the data in two groups are strongly correlated. The reliability of gait parameters of figure in the video which are analyzed by using SemGCN model is good, which can be applied for the measurement of figure joint angle in video or other relevant fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».