Analiza uporabnosti različnih klasifikacijskih tehnik za telesne položaje za mobilne aplikacije v realnem časuFon, Žiga (Avtor) Hovelja, Tomaž (Mentor) računalniški vidstrojno učenjek-NNprepoznavanje telesnih pozMediaPipeštetje ponovitevvalidacija vajmobilne aplikacije v realnem časuPravilno izvedene vaje in natančno štetje ponovitev so ključni za varno domačo vadbo, a obstoječe rešitve temeljijo na markerjih ali računsko zahtevnih globokih modelih, ki na mobilnih napravah niso robustni in imajo visoko latenco. V magistrskem delu predstavljamo realno časovno klasifikacijo telesnih položajev brez markerjev z računsko učinkovitim klasifikatorjem k-najbližjih sosedov (k-NN) na normaliziranih vložitvah modela BlazePose, zanesljivo štetje ponovitev z glajenjem EMA in histerezo ter sprotno oceno kakovosti izvedbe vaje. Pristop je vgrajen v mobilno aplikacijo Fitness Devil za Android, ki ob izbranem času zaklene telefon, dokler uporabnik pred kamero ne opravi zahtevane vadbe. Razvoj je usmerjala uporabniška študija s 50 udeleženci, ekonomska analiza pa potrjuje vzdržnost projekta in možnost razširitve na podjetja.20262026-08-04 12:40:08Magistrsko delo185417VisID: 38428COBISS_ID: 288414723sl