Digital Twin for Digital Health: Body Joint Modeling and 3D Pose Reconstruction
Rattachement africain : us, cn, tw. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Body joint modeling and human pose reconstruction provide precise motion and quantitative geometric information about human dynamics. The rich motion information obtained from human pose estimation plays important roles in a wide range of digital twin and connected health applications. However, current related researches have difficulties in extracting the joints’ spatial-temporal correlations from different levels. This is due to the poses being at various complexities in moving various joints differently. Hence, the typical conventional transformer method is non-adaptable and barely meets the aforementioned requirement. In this paper, we propose the B ody J oint I nteractive trans Former s (BJIFormer) to extract the multi-level joints’ spatial-temporal information. The design enables the model to learn the inner joints’ correlation inside the body parts across frames and propagate the extracted information across the body parts with shared joints. The multi-level body joint interactive scheme has greater efficiency improvement by restricting the self-attention computation to partial body parts and connecting each body part by torso. The proposed interactive approach explores the spatial-temporal correlation following the hierarchical paradigm and effectively estimates and reconstructs 3D human poses.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Digital Twin for Digital Health: Body Joint Modeling and 3D Pose Reconstruction
- Date Crossref
- 05/09/2024
- Éditeur
- Association for Computing Machinery (ACM)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Case Western Reserve University Department of Electrical pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northeastern University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Academy of Medical Sciences Department of Cardiovascular Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Guangdong Provincial People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Southern Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Zhejiang University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Yang Ming Chiao Tung University Department of Photonic System pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Central University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Duke Kunshan University Department of Data and Computational Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Cyber Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Electrical — Case Western Reserve University, Department of Computer Science — Northeastern University et Department of Cardiovascular Surgery — Guangdong Academy of Medical Sciences, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.