Tip-Toe Walking Detection Using CPG Parameters from Skeleton Data Gathered by Kinect

机译：尖端脚趾步行检测使用Kinect收集的骨架数据的CPG参数

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Distinguishing tip-toe walking from normal walking, in human locomotion patterns, becomes important in applications such as Autism disorder identification. In this paper, we propose a novel approach for tip-toe walking detection based on the walk's Central Pattern Generator (CPG) parameters. In the proposed approach, the tip-toe walking is modeled by a CPG. Then, the motions of subjects are recorded and skeleton data are extracted using the first-generation Microsoft Kinect sensor. The CPG parameters of these motions are determined and compared to the given patterns to distinguish between tip-toe walking and normal walking. The accuracy of classification is promising while further data will improve the accuracy rate.

机译：区分尖端从正常行走中行走，在人类运动模式中，在自闭症障碍识别等应用中变得重要。在本文中，我们提出了一种基于步行中心模式发生器（CPG）参数的尖端行走检测的新方法。在提出的方法中，尖端脚趾行走由CPG建模。然后，记录受试者的动作，并使用第一代Microsoft Kinect传感器提取骨架数据。确定这些运动的CPG参数并与给定的图案进行比较，以区分尖端脚趾行走和正常行走。分类的准确性很有希望，而进一步的数据将提高准确率。

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来源
《International Conference on Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence》|2017年|862p|共12页
会议地点
作者
Rasool Taban; Atoosa Parsa; Hadi Moradi;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP301.6-53;
关键词
Central pattern generator; Gait recognition; Activity recognition; Tip-toe walking detection; Skeletal tracking; Autism Spectrum Disorder;

机译：中心图案生成器;步态识别;活动识别;提示 - 脚趾行走检测;骨骼跟踪;自闭症谱系障碍;

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