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L'estimation de la position est un sujet difficile à résoudre. Les approches existantes d'estimation de la position sont générales et ne fonctionnent pas efficacement sur toutes les poses de yoga, car un petit nombre de poses de yoga sont sophistiquées et ne sont pas observées dans les activités quotidiennes. Une personne peut apprendre le yoga de différentes manières. Leyoga peut être appris dans un cours de yoga ou à la maison par auto-apprentissage. À l'aide de livres et de vidéos, on peut aussi apprendre par soi-même. De nombreuses personnes préfèrent étudier seules, mais il peut être difficile pour elles d'identifier les postures incorrectes . Notre projet vise à remplacer les techniques traditionnelles d'apprentissage du yoga. Le projet AI-Based Yoga Instructor vise à créer une interface web facile à utiliser pour aider les gens à apprendre le yoga de manière simple et directe. Dans cet article, nous fournissons des mesures de notation améliorées pour la comparaison des poses ainsi que des améliorations aux algorithmes d'estimation des poses existants pour inclure les positions de yoga. Lemodèle d'estimation de pose Media-Pipe est utilisé dans notre étude pour reconnaître les poses humaines en temps réel. De plus, la pose détectée est catégorisée à l' aide d'une approche heuristique basée sur l'angle pour fournir un retour d'information pertinent à l'utilisateur afin de l'aider à améliorer ses poses de yoga.
About the author
Atul Kumar Verma (B.Tech, M.Tech, PhD) travaille comme professeur et chef de département à SRMGPC Lucknow depuis novembre 2006. Je travaille actuellement dans le domaine de la science des données et de la sécurité des réseaux.
