I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   11 ,   No .   3 Sep tem b er   201 8 ,   p p .   1 1 7 6 ~ 1 1 8 7   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 1 . i3 . p p 1 1 7 6 - 1 1 8 7          1176       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   K inec t - Ba sed  Phy sio therapy  and A ss ess m en t:   A Co m pr ehensiv Rev iew       F a dil la   At y k a   No r   Ra s hid ,   N o Su ra y a ha ni Su ria ni ,   Ain  Na za ri   De p a rtme n o f   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   Un iv e rsiti   T u n   Hu ss e in   O n n   M a lay sia Ba tu   P a h a 8 6 4 0 0 ,   Jo h o r,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ma y   2 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u n   3 ,   2 0 1 8     Kin e c t - b a se d   p h y sic a r e h a b il it a ti o n   g ro w si g n if ica n tl y   a a   m e c h a n ism   f o r   c li n ica a ss e ss m e n a n d   re h a b il i tatio n   d u e   t o   it f lex ib il it y ,   lo w - c o st  a n d   m a rk e rl e ss   s y ste m   f o h u m a n   a c ti o n   c a p tu re .   I is   a lso   a n   a p p ro a c h   to   p ro v id e   c o n v e n ien c e   f o f o p a ti e n ts’  e x e rc ise c o n ti n u a ti o n   a h o m e .     In   th is  p a p e r,   w e   d isc u ss   a   re v ie w   o f   th e   p re se n Kin e c t - b a se d   p h y sio th e ra p y   a n d   a ss e ss m e n f o re h a b il it a ti o n   p a ti e n ts  to   p r o v id e   a n   o u tl in e   o f   th e   s tate   o f   a rt,   li m it a ti o n   a n d   issu e o f   c o n c e rn   a w e ll   a su g g e stio n   f o f u tu re   w o rk   in   th is  a p p ro a c h .   T h e   p a p e is  c o n stru c ted   in to   th re e   m a in   p a rts.   T h e   in tro d u c ti o n   w a d isc u ss e d   o n   p h y sio th e ra p y   e x e rc ise a n d   th e   li m it a ti o n   o f   c u rre n Kin e c t - b a se d   a p p li c a ti o n s.  Ne x t,   w e   a lso   d isc u ss   o n   Kin e c S k e leto n   Jo in a n d   Kin e c De p th   M a p   f e a tu re s   th a b e in g   u se d   w id e l y   n o w a d a y s.  A   c o n c is e   su m m a r y   w it h   si g n if ica n f in d in g o f   e a c h   p a p e h a d   b e e n   tab u lat e   f o e a c h   f e a tu re S k e leto n   J o in ts   a n d   De p th   M a p .   A f ter wa rd s,  w e   a s se m b le  a   q u it e   n u m b e o f   c las sif ic a ti o n   m e th o d   th a b e in g   im p lem e n ted   fo a c ti v it y   re c o g n it io n   in   p a st f e w   y e a rs.   K ey w o r d s :   A cti v it y   R ec o g n itio n   Dep th   Ma p   Kin ec t - b ased   P h y s io t h er ap y   S k eleto n   J o in t   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No r   Su r a y a h an Su r ia n i   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   E n g i n ee r in g ,   Fac u lt y   o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g i n ee r in g ,   Un i v er s iti T u n   H u s s ei n   On n   Ma la y s ia,     B atu   P ah at  8 6 4 0 0 ,   J o h o r ,   Ma l a y s ia .   E m ail:  n s u r a y a @ u th m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   P h y s io t h er ap y ,   co m p o n en o f   m o d er n   h ea l th ca r e,   is   co n ce r n ed   w it h   t h d ev elo p m e n t,  m a in te n an ce   an d   r esto r atio n   o f   b o d y   m o v e m en an d   f u n ct io n alitie s   af ter   illn e s s   o r   in j u r y   [ 1 ] .   Var io u s   t y p e s   o f   d is ea s es  a n d   illn e s s   n ee d   to   b cu r b y   d o in g   s ev er al  e x er cise s   i n   o r d er   to   m a n ag p ai n   a n d   p r ev en d is ea s es.     Me d ical  ex p er ts   o r   th er ap is ts   h as  b ee n   i n s tr u cted   to   ass es s   an d   cu r p eo p le  w h o   h a v m o v e m e n i m p air m e n t   an d   in co m p ete n ce   to   p er f o r m   d ail y   tas k s   d u to   an   i n j u r y   o r   illn e s s .     Stro k es,  b r ain   i n j u r ies,  m o to r   d is ab ilit ies,  s p o r in j u r ie s ,   p o s t - ac cid en in j u r ies  a n d   P ar k in s o n   d is ea s e   ar th e x a m p le s   o f   d i s ea s e s   t h at  u n d er g o   p h y s io th er ap y .   St r o k e,   also   k n o w n   as  ce r eb r o v ascu lar   ac cid e n o r   b r ain   attac k ,   i s   o n o f   t h to p   f i v lead in g   ca u s es  o f   d ea th   a n d   o n o f   t h to p   1 0   ca u s es  f o r   h o s p italizatio n   i n   Ma la y s ia  [ 2 ] .   A cc o r d in g   to   th W o r ld   Hea lth   Or g an izatio n   ( W HO) ,   s tr o k r an k s   as  t h s e co n d   lead in g   ca u s e   o f   d ea th .   P h y s io t h er ap y   ca n   h elp   s tr o k e’ s   p atien t s   g ain in g   t h eir   m u s c le  co n tr o an d   s tr en g th   b ac k   d ep en d in g   o n   th s ev er it y   o f   th s tr o k e.   5 0 o f   s tr o k s u r v iv o r s   e n d u r f r o m   d is ab ili ties   o f   m o to r   f u n ctio n   th at  r eq u ir es   co n tin u o u s   r eh ab ilit at io n   [ 3 ]     1. 1   T y pes   o f   E x er cises   P atien ts   u s u al l y   w il b g iv e n   ex er cise s   o r   tr ain in g   w ith i n   th eir   o w n   p ac an d   to ler an ce   lev el s .     T h tr ain in g   t h at  ad eq u ate  f o r   p atien m a y   n o b eq u all y   ad eq u ate  f o r   o th er s .   T h er ar s ev er al  t y p e s   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       K in ec t - B a s ed   P h ysio th era p a n d   A s s ess men t:   A   C o mp r eh en s ive  R ev iew   ( F a d illa   A tyka   N o r   R a s h id )   1177   p h y s ical  t h er ap y   e x er cise s   w h ich   d ep en d s   o n   p atie n ts   p ar ti cu lar   co n d itio n   a n d   p h y s ical   c ap ab ilit ies.  So m e   o f   th e m   ar as :   1.   R an g o f   Mo tio n   2.   Mu s cle s   Stre n g t h e n i n g   E x er cises   3.   B alan ce   E x er cise s   4.   Flex ib ili t y   E x er cises   5.   P o s t - Su r g er y   E x er cises   T ab le  1   s u m m ar ize  th t y p es o f   ex er ci s es to g et h er   w it h   t h ex a m p le s   an d   co n d itio n s .       T ab le  1 .   T y p es o f   E x er ci s es  C o r r esp o n d   to   th C o n d itio n s   P h y si c a l   T h e r a p y   Ex e r c i se s   Ex p l a n a t i o n   Ex a mp l e o f   Ex e r c i se s   C o n d i t i o n s   R a n g e   o f   M o t i o n   R a n g e   o f   M o t i o n   ( R O M )   e x e r c i se s   h e l p y o u   mo v e   y o u r   j o i n t s   t o   p r e v e n t   st i f f n e ss.   A c t i v e   R O M   P a ssi v e   R O M   A c t i v e - a ssi st e d   R O M   A r t h r i t i s   sp o r t   i n j u r i e s   P o st - S u r g i c a l   H e a l i n g   C a u t i o n   M u s c l e S t r e n g t h e n i n g   Ex e r c i se s   I n c r e a si n g   mu s c l e st r e n g t h   t o   g a i n   b e t t e r   b a l a n c e ,   mo b i l i t y   a n d   a b i l i t y   t o   e n j o y   a   n o r mal   l i f e st y l e .   S q u a t   O n e - A r m R o w   M o d i f i e d   P u s h   U p   S h o u l d e r   P r e ss   K n e e   Ex t e n si o n   B r i d g i n g   S i t   t o   S t a n d   w e i g h t   c o n t r o l   p u l mo n a r y   d i se a se s   S t r o k e   H e a r t   d i se a se s   B a l a n c e   Ex e r c i se s   B a l a n c e   e x e r c i se c a n   h e l p   p e o p l e   w i t h   b a l a n c e   o r   p e o p l e   w h o   h a v e   m u scl e w e a k n e ss  p r e v e n t i n g   t h e f r o su d d e n   f a l l s   st a n d i n g   o n e   f o o t   w a l k i n g   i n   a   st r a i g h t   l i n e   Y o g a ,   T a i   C h i   S t r o k e   C a r d i a c   e v e n t   El d e r l y   L o w   B l o o d   P r e ssu r e   En d u r a n c e   Ex e r c i se s   I n c r e a se   b r e a t h i n g   a n d   h e a r t   r a t e   i m p r o v i n g   t h e   h e a l t h   o f   l u n g a n d   h e a r t   a l so   i mp r o v e   p e r so n s o v e r a l l   f i t n e ss.   W a k i n g   S t a i r C l i m b i n g   P a r k i n so n s   C a r d i o v a sc u l a r   d i se a se s   F l e x i b i l i t y   Ex e r c i se s   S t r e t c h i n g   c a n   h e l p   i mp r o v e   h u m a n   b o d y   t o   b e c o me   mo r e   f l e x i b l e   a n d   l i m b e r .   H a mstri n g   S t r e t c h   C h e st   S t r e t c h   C a l f   S t r e t c h   B a c k   S t r e t c h   S h o u l d e r   S t r e t c h   B a c k   p a i n   D i sc  D i se a se s   P a r k i n so n s   P o st - S u r g e r y   Ex e r c i se s   S u r g e r y   p a t i e n t e x p e r i e n c e d   p a i n ,   mu scl e   c o n t r a c t i o n s   a n d   st i f f n e ss.  P h y si c a l   t h e r a p y   c a n   r e l i e v e   t h e se  i ssu e b y   g r a d u a l l y   a d j u s t i n g   t h e   p h y si c a l   c o n d i t i o n i n g     H e a d   L i f t   B u t t o c k   L i f t   W a l k i n g   D e p e n d o n   b o d y   p a r t su r g e r i e s       C u r r en tl y ,   th p atie n t s   n ee d   to   atten d   t h er ap is ts   at  t h cli n ic  an d   it s   s u c h   b u r d en   f o r   th ca r eg iv e r   an d   th p atie n ts   i ts el f .   I t’ s   s o   in co n v en ien f o r   th p atie n t s   esp ec iall y   f o r   eld er l y   an d   b ed - r id d en   p atien t s ,   to   g o   b ac k   a n d   f o r t h   o n ce   i n   wee k   f o r   th p h y s io th er ap y .   Asi d f r o m   t h at,   p atie n ts   m a y   n ee d   to   w ea r   as s is tiv e   d ev ices  s u c h   a s   s en s o r s   t h r o u g h o u t h s es s io n .   T h is   lead s   to   u n p leasan tr ai n in g   f o r   t h u s er s .   I n   t h o t h er   h an d ,   th er ar li m i ted   p h y s ic al  th er ap y   eq u ip m e n a n d   th e r ap is ts   allo ca ted   in   clin ic  o r   h o s p ital.  T h er ef o r e ,   p atien ts   m a y   h av to   w a it  u n t il  th eir   t u r n   to   p er f o r m   t h e x er cises   as  th t h er ap is t s   u n ab l to   ass es s   t h e m   o r   th eq u ip m en t i s   b ein g   u s ed   b y   o th er   p atien t s .     1. 2   L i m it a t io ns   o f   E x er g a m e s   a nd   Serio us   G a m e s   R ec en t   s t u d ies  h a v d e m o n s tr ated   th at  Ki n ec Sen s o r   ca n   b u tili ze d   to   e v al u ate  cli n icall y - r ele v a n t   p ar am eter s   o f   g ait   [4 ] ,   [ 5]   an d   p o s tu r [ 6 ] .   Kin ec t - b ased   v i r tu al  s tep p in g   tr ea t m en t   h a s   b ee n   ap p ea r ed   to   b e   p o w er f u f o r   p o s t - s tr o k e   r eh a b ilit atio n   o f   g ait  [ 7 ] . B o u n d le s s   o f   ap p licatio n s   a n d   r esear ch   o n   Ki n ec t - b ased   w er co n d u cted   ev e n   n o w .   T h m o s lead i n g   ap p licatio n s   o n   Ki n ec t - b ased   f o r   r eh ab ilit atio n s   e x er cise s   ar e   E x er cise G a m es a n d   Ser io u s   Ga m es.   E x er cise  g a m es,  k n o w n   as   ex er g a m e s   in te n to   in te g r ate  n atu r al  h u m a n   m o tio n   an d   th en ter tai n m e n to   p r o m o te  eld er ly   ex er ci s w h ile  s er io u s   g a m es  ai m   to   co n cu r r en tl y   r eh ab ilit ate  m o to r - i m p air ed   u s er s   a n d   m o n ito r ed   p atien ts   p r o g r es s .   Ho w ev er ,   ex er cise  g a m es  a n d   s er io u s   g a m es  m u s co m to   th li m it s   as  th r eq u ir e m e n t s   f o r   cli n ical  d ata  ca p t u r f o r   s p ec if ic  li m b   m o v e m e n ts   c an n o b ac h iev ed .   B elo w   ar th s u m m ar izat io n   o f   th li m itat io n s   f o r   ex er g a m es a n d   s er io u s   g a m es  [ 8 ] :   1.   Desig n ated   g a m e s   p ar ticu lar l y   f o r   s y m p to m atic  u s ar r estricte d   to   n o n - o cc lu d in g   m o v e m e n ts .     T h is   i m p lies   th a s tan d ar d   s tr o k i m p air m e n lev e test s   r e q u ir in g   p er v asi v o cc lu d in g   m o v e m e n t   s ets  m a y   b illo g ical  f o r   Kin ec t - b ased   s y s te m   to   ca p tu r e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  11 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 6     1 1 8 7   1178   2.   Diag n o s tic  p o ten tial  f o r   ex tr e m itie s   is   li m ited   to   g r o s s   m o v e m en ts ,   as  f in m o v e m e n ts   o f   th h a n d   an d   f o o t a r cu r r en tl y   o u ts id th Ki n ec t s   ca p tu r s e n s iti v it y .   3.   Ga m es tar g eted   at  r eh ab i litati o n   m a y   b p r o n to   c h ea ti n g   w h ic h   m ea n s   u n n at u r al.   4.   A p p r o p r iate  r esp o n s to   f ail u r an d   p o o r   p er f o r m a n ce ,   if   n o ac co u n ted   f o r   d u r in g   g a m d esi g n ,     ca n   in h er en tl y   l i m i t p o s itiv o u tco m e s   d u to   d e m o ti v atio n   5.   T h ad v an tag e s   o f   t h g a m es  m ai n l y   co n s id e r ed   f o r   h er an d   n o w   w it h   s m all  s ized   s t u d ies .   I n   ad d itio n ,   th g a m e s   its e lf   h av i n g   co n s   a s   th e y   ar n o t   s u itab le  f o r   all  ag es.  Fo r   an   ex a m p le ,   ex er g a m es   an d   s er io u s   g a m e s   ar b u ilt  o n l y   f o r   y o u n g   an d   m id d le  ag e s   p eo p le.   I is   in ad eq u ate  f o r   eld er l y   a s   eld er ly   m ig h h a v s ec o n d ar y   d is ab ilit ies  s u ch   e y e - s i g h t,  h ea r in g ,   s p ee ch   p r o b le m s   th u s   th e y   ca n f o cu s   o n   th s cr ee n   a s   w ell  as t h g a m e s .   T h g a m es a l s o   ir r elev an t f o r   b ed - r id d en   p atien ts .       2.   H UM AN  ACTI O RE CO G NIT I O N   Vis io n   b ased   h u m an   ac tio n   r e co g n itio n   i s   a n   o r d er ly   w a y   t o   r ec o g n ize  a n d   p er ce iv t h m o v e m e n t   o f   p eo p le  in   ca m er ca p tu r e d   co n ten t.  I co m p o s es  o f   f ield s   s u c h   as  B io m ec h a n ics,   Ma ch in V is io n ,     I m ag P r o ce s s i n g ,   A r ti f icia I n telli g e n ce ,   an d   P atter n   R ec o g n itio n   [ 9 ] .   Hu m a n   ac ti v itie s   ca n   b class i f ied   i n to   f o u r   ca teg o r ies  w h ic h   is   ac tio n s ,   g e s t u r es,  in ter ac tio n s   an d   g r o u p   ac tiv ities   [ 1 0 ] .   Mo tio n   r ec o g n itio n   co m p o s e s   o f   m an y   ac tio n s   s u c h   as  w al k i n g ,   s itti n g ,   s tan d i n g ,   r u n n in g ,   w a v in g ,   etc.   Fi g u r 1   d ef in es  t h s tep s   in   h u m an   m o tio n   r ec o g n it io n   s y s te m .           Fig u r 1   Gen er al  f r a m e w o r k   o f   h u m an   ac t io n   r ec o g n itio n       2 . 1   Det ec t i o n   Hu m an   d etec tio n   i s   a n   ea r l y   s tag f o r   h u m a n   ac tio n   r ec o g n itio n .   Dete cti n g   h u m a n   ca n   b d iv id ed   b y   m an y   ca te g o r ies  d ep en d s   o n   h u m an   b o d y   p ar ts   s u c h   as  u p p er   lim b ,   lo w er   li m b ,   h an d s ,   ar m s ,   h ea d ,     leg s   etc.   E ac h   o f   b o d y   p ar ts   n e ed   d if f er en t d etec tio n   m et h o d s   as to   m atch   t h ac c u r ac y   o f   t h ev alu at io n .     C o m p u ter   v i s io n   an d   m ac h in lear n i n g   a lg o r it h m   h a s   b ee n   ad o p ted   to   co n f r o n th e   p r o b lem   o f   h u m a n   d etec tio n   i n   v id eo s .   T h er e   ar m an y   s o lu t io n s   an d   t ec h n iq u es   in tr o d u ce d   b ased   o n   v ar io u s   s ce n ar io s   in cl u d in g   v ar iatio n s   i n   i llu m in atio n   an d   p o s e s ,   as   w ell  as  b ac k g r o u n d   clu t ter .   Dala l   &   T r ig g s   r ep o r t   i m p r ess i v r es u lt s   o n   h u m a n   d etec tio n   [ 1 1 ]   b y   i m p le m e n tin g   His to g r a m   o f   Gr ad ien ( Ho G)   as  lo w - le v el   f ea t u r es  an d   o u tp er f o r m ed   o th er   f ea t u r es  s u c h   as  w av ele ts [ 1 2 ] ,   P C A - SHI FT   [ 1 3 ]   an d   s h ap co n tex ts [ 1 4 ]   Z h u   et  al.   p r o p o s in g   a   r ej ec tio n   ca s ca d u s i n g   Ho f ea t u r es  to   i m p r o v th e   d etec tio n   s p ee d   [ 1 5 ]   w h i ls t   Z h a n g   et  al.   co m u p   w ith   m u lti - r es o lu tio n   f r a m e w o r k   in   o r d er   to   cu t d o w n   co m p u tatio n al  co s t [ 1 6 ]   I n   co n tr ast,  L o w p r o p o s ed   th Scale - I n v ar ia n Feat u r T r a n s f o r m   ( SIFT )   w h ic h   h as  h i g h   ac cu r ac y   an d   lo w   co m p u tatio n   ti m [ 1 7 ]   w h ic h   al s o   b ein g   e m p lo y e d   b y   K h aled ian   et  a l.  f o r   h a n d   g est u r r ec o g n i tio n   [1 8] .   Ke  an d   Su k th a n k ar   atte m p ts   to   f u r t h er   i m p r o v e   th m e th o d   b y   in tr o d u cin g   P C A - SIFT   [ 1 3 ]   Nex t,  Sp ee d ed   Up   R o b u s Fe atu r es  b y   B a y   et  al.   b ei n g   in tr o d u ce d   as  it  s h o w n   to   y ie ld   co m p ar ab le  o r   b etter   r esu lt s   to   SIFT [ 1 9 ] .   P er h ap s ,   th m o s r ec en t,  p r o m is in g   ap p r o ac h   is   d etec tio n   b y   R GB - ca m er s u ch   a s   Ki n ec s e n s o r .   T h is   d etec tio n   ca n   b s p lit in t o   t w o   co m m o n   m eth o d s   w h ic h   is   S k eleta l J o in t s   an d   Dep th   Ma p p in g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       K in ec t - B a s ed   P h ysio th era p a n d   A s s ess men t:   A   C o mp r eh en s ive  R ev iew   ( F a d illa   A tyka   N o r   R a s h id )   1179   I.   Sk eleto n   J o in ts   Sk eleto n   j o in ts   in v o lv i n   co m b i n atio n   n u m b er   o f   j o in ts   w h ic h   d ef i n b o d y   p ar ts   s u c h   a s   h ea d ,     s h o u ld er s ,   n ec k   a n d   ar m s .   T h is   p r o ce s s   d escr ib es  b y   v er y   h u g n u m b er   o f   d i m en s io n s   an d   its   d escr ib es   u n iq u i n d i v id u al s   s u c h   a s   t h eir   s h ap e s ,   s ize s ,   p o s t u r es,  m o tio n s ,   etc.   E ac h   v er s io n   o f   Kin ec t   h a s   d i f f er e n t   n u m b er   o f   j o in t y p es  th at  m ad u p   s k eleto n .   Fo r   v er s io n   1   ( Fig u r 2 a )   is   m ad e   u p   2 0 - j o in ty p es,     w h ile  v er s io n   2   ( Fi g u r 2 b )   m ad u p   o f   2 5 - j o in t y p es   w it h   ad d itio n al  5   j o in ts   f r o m   K in ec v 1 .   T h ad d itio n al   j o in ts   in   Kin ec t   v 2   ar S p in es h o u ld er ,   Han d T ip L ef t,  T h u m b L ef t,  Han d T ip R ig h t,  an d   T h u m b R i g h t .     T h d etails o f   ea ch   j o in t n u m b er   h av b ee n   e x p lain ed   i n   T ab le  2 .       ( a)     ( b )       Fig u r 2 .   ( a)   2 0 - J o in ts   o f   h u m an   b o d y   i n   ac tio n   r ec o g n itio n   t h r o u g h   Ki n ec t V er s io n   1 ;   ( b )   2 5 - J o in ts   o f   h u m a n   b o d y   i n   ac tio n   r ec o g n itio n   th r o u g h   Kin ec t V er s io n   2       T ab le  2 .   Kin ec t Sk eleto n   J o in ts   t y p f o r   V1   an d   V2   2 0   - Jo i n t s K i n e c t   V 1   25 - j o i n t s K i n e c t   V 2   0   H i p C e n t e r   10   W r i st R i g h t   0   S p i n e B a se   13   K n e e L e f t   1   S p i n e   11   H a n d R i g h t   1   S p i n e M i d   14   A n k l e L e f t   2   S h o u l d e r   C e n t e r   12   H i p L e f t   2   N e c k   15   F o o t L e f t   3   H e a d   13   K n e e L e f t   3   H e a d   16   H i p R i g h t   4   S h o u l d e r L e f t   14   A n k l e L e f t   4   S h o u l d e r L e f t   17   K n e e R i g h t   5   El b o w L e f t   15   F o o t L e f t   5   El b o w L e f t   18   A n k l e R i g h t   6   W r i st L e f t   16   H i p R i g h t   6   W r i st L e f t   19   F o o t R i g h t   7   H a n d L e f t   17   K n e e R i g h t   7   H a n d L e f t   20   S p i n e S h o u l d e r   8   S h o u l d e r R i g h t   18   A n k l e R i g h t   8   S h o u l d e r R o g h t   21   H a n d T i p L e f t   9   El b o w R i g h t   19   F o o t R i g h t   9   EL b o w R i g h t   22   T h u mb L e f t           10   W r i st R i g h t   23   H a n d T i p R i g h t       11   H a n d R i g h t   24   T h u mb R i g h t       12   H i p L e f t           Sk eleto n   J o in ts   f ea t u r es  ar in co m p atib le  to   w o r k   alo n as   it  in ad eq u ate  to   id en tify   v ar i o u s   h u m a n   ac tio n s .   He n ce ,   th er ar m a n y   d ev elo p ed   n o v els  o f   v i s u al  r ep r esen tatio n s   a n d   m ac h i n l ea r n in g   m eth o d s   i n   o r d er   t o   f u ll y   ac h ie v ed   s k eleto n   f ea t u r es i n   h u m a n   ac tio n   r ec o g n itio n .     R ap tis   et  al.   s u cc e s s f u ll y   u s e d   s k eleto n   p o s i tio n s   in   r ea l   ti m d a n ce   clas s if icatio n   b y   e m p lo y i n g   P r in cip le  C o m p o n e n An al y s i s   ( P C A )   o n   to r s o   j o in ts   p o s it io n s .   T h is   i s   d o n to   d eter m i n h u m a n   to r s o   s u r f ac as  w ell  as  d ef i n i n g   h u m a n   p o s w i th   t h s p h er ica an g le s   w it h i n   th li m b   j o in ts   p o s tio n s   an d   to r s o   s u r f ac [ 2 0 ] .   Fo u r ier   tr an s f o r m   also   b ein g   u tili ze d   o v er   ti m to   d escr ib th te m p o r al  s tr u ctu r o f   ac tio n s .     Yan g   et  al.   p r o p o s ed   n e w   t y p o f   f ea t u r es   b ased   o n   p o s itio n   d if f er e n ce s   b et w ee n   j o in ts ,   E ig en j o in t,   to   r ep r esen ac tio n s   w h ich   co m b in ac tio n   i n f o r m atio n   [ 2 1 ] .   T h p o s itio n s   d if f er e n ce   is   e x tr ac ted   f r o m   all  t h e   p air s   in   o n f r a m e,   t h j o in o f   co n tin u i n g   f r a m es a n d   th j o in ts   o f   th in i tial  f r a m w i th   a n o th er   f r a m to   g r ab   th s tr u ct u r al  o f   h u m an   p o s t u r es.  T h ey   al s o   ap p lied   P C A   to   th f ea tu r es  to   e x tr ac th cr u cial  d ata  f o r   ac tio n   r ec o g n itio n ,   ei g e n j o in ts ”,   th e n   u n d er g o   ac tio n   clas s i f icatio n   b y   ap p l y i n g   n ea r est - n ei g h b o r   class i f ier .   Xia  et  al.   in tr o d u ce d   a   n o v el   ap p r o ac h   f o r   h u m an   ac tio n   r ec o g n itio n   w i th   His to g r a m   o f   3 j o in lo ca tio n s   ( HOJ 3 D) .   I ex tr ac ts   th h is to g r a m   o f   s p h er ical  c o o r d in ates  o f   th j o in p o s itio n s   i n   co o r d in ates   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  11 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 6     1 1 8 7   1180   s y s te m   t h at  u s e s   t h h ip   j o in as  o r ig i n   [ 2 2 ] .   T h ey   also   e m p lo y ed   S h o tto n   et   al. s   m et h o d   to   ex tr ac 3 j o in t   lo ca tio n   f r o m   d ep th   i m ag e   b y   e m p lo y i n g   lo ca m o d e - f in d i n g   ap p r o ac h   b ased   o n   m ea n   s h if w i th   a   w ei g h ted   Gau s s ia n   Ker n el  to   c o m p u te  t h co n f id en ce - s co r ed   3 p o s ito n   esti m at io n   o f   b o d y   j o in ts   [ 2 3 ] .   C h a u n d r y   et  a l.  ill u s tr ated   b io - i n s p ir ed   d y n a m ic  3 d is cr i m in ati v s k eleto n   f ea t u r b y   u s in g   li n ea r   d y n a m ic  s y s te m s   to   m o d el  t h d y n a m ic  m ed ial  a x is   s tr u ctu r es  o f   h u m a n   p ar ts .   T h p ap er   co n s id er ed   d is cr i m i n ati v m etr ic  to   co m p ar s ets  o f   l in ea r   d y n a m ic s   s y s te m   f o r   ac tio n   r e co g n itio n .   T ab le  3   s u m m ar izes   r elev an t   p ap er s   o n   Kin ec t   b as ed   f o r   p h y s io t h er ap y   a n d   as s e s s m en u s i n g   s k eleto n   j o in ts .   E ac h   p ap er   p r o p o s ed   d if f er e n m eth o d s   f o r   d if f er e n t   r eh ab ilit atio n   e x er cises .       T ab le  3 .   Kin ec t Sk eleto n   J o in t f ea tu r e s   f o r   P h y s io th er ap y   a n d   A s s ess m e n t   F i r st   a u t h o r   /   Y e a r   D i se a se s &   Ex e r c i se s /   mo t i o n   D a t a se t   M e t h o d   u se d   J.  V e n u g o p a l a n ,   2 0 1 3 .     [ 2 4 ]   T r a u mat i c   B r a i n   I n j u r y   - h a n d   w a v i n g   si d e w a y s   - h o r i z o n t a l   st r e t c h   - V e r t i c a l   st r e t c h   - l e f t   a n d   r i g h t   h a n d   e x t e n d e d   - f r o n t   h a n d   s t r e t c h   - 2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - Q u a r t e r n i o n   ( w ,   x ,   y ,   z )   - 3 0   f r a me s   - 4   s u b j e c t s ( 2 2 - 3 0   y o )   - S k e l e t o n   N o r mal i z a t i o n     - D i r e c t   c o mp a r i so n   - C r o ss C o r r e l a t i o n   - D y n a mi c   T i me   W a r p i n g   H .   Ji a n g ,   2 0 1 3 .   [ 2 5 ]   S t r o k e   w i t h   H e mi p l e g i a   - L e g s a n d   A r ms mo t i o n   - 20   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - S k e l e t o n   N o r mal i z a t i o n   - D y n a mi c   T i me   W a r p i n g   T . Y .   L i n ,   2 0 1 3 .   [ 2 6 ]   P a r k i n so n s D i se a se s   - S e a t e d   T a i   C h i   Ex e r c i se s w i t h   1 8   f o r ms.   - 1 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - 2   s u b j e c t s ( 6 0   &   9 1   y o )     - S k e l e t o n   n o r mal i z a t i o n   K o l o m o g o r o v - S mi r n o v   t e st   R .   S t a a b ,   2 0 1 4 .   [ 3 3 ]   - j u m p i n g   j a c k s   - a r m c i r c l e   - a r m c u r l s   - 2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - S V M   - S V M   w i t h   s i g mo i d   K e r n e l   - K - NN   H .   D .   R o sari o ,   2 0 1 4 .   [ 4 5 ]   - mo t i o n   o f   l i m b s   - t r u n k ,   sh o u l d e r   a n d   h i p s .   - 1 2   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - N I T a l g o r i t h m   - P a r t i c l e   F i l t e r   S .   L i ,   2 0 1 4 .   [ 4 6 ]   R e h a b i l i t a t i o n   Ex e r c i se s   - 2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - P r o p o se d   a l g o r i t h m   - K a l man   F i l t e r   J.D.L e e ,   2 0 1 4 .   [ 2 7 ]     M o v e me n t   D i so r d e r   - T a i - C h i   e x e r c i se s   - 1 0   j o i n t s   - 1   s u b j e c t s ( 6 0   y o )   - S k e l e t o n   N o r mal i z a t i o n   - F u z z y   L o g i c   D   A n t o n ,   2 0 1 5 .   [ 3 0 ]   S h o u l d e r   d i so r d e r s   - h a n d s   t o   mo u t h   - sh o u l d e r   e x t e n si o n   - sh o u l d e r   f l e x i o n   - h a n d s   t o   h e a d   - 2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - 1 5   su b j e c t s (4 4 -   8 3   y o )   - t r a j e c t o r y   r e c o g n i t i o n   - D y n a mi c   T i me   W a r p i n g   Q .   W a n g ,   2 0 1 5 .   [ 4 7 ]   1 2   d i f f e r e n t   e x e r c i se s i n c l u d e   6   si t t i n g   p o se s   2 0   j o i n t s   a n d   1 4   j o i n t s   - U n sce n t e d   K a l man   F i l t e r   - K i n e mat i c   F i l t e r i n g   C a p p e c c i .   M ,   2 0 1 6 .   [ 2 8 ]   P h y si c a l   i m p a i r me n t   a n d   d i s a b i l i t i e s   - A r m l i f t i n g   - sq u a t t i n g   - p e l v i s ro t a t i o n   - t r u n k   r o t a t i o n   - t r u n k   t i l t i n g   - 2 5   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - 3 3   su b j e c t s (2 2     7 2   y o )   - Ze r o   V e l o c i t y   C r o ssi n g     - H i d d e n   S e mi - M a r k o v   M o d e l   - D y n a mi c   T i me   W a r p i n g   S .   S i n h a ,   2 0 1 7 .   [ 4 8 ]   S t r o k e     n e u r o l o g i c a l   d i so r d e r s   - A c t i v e   R O M   e x e r c i se s   2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - P o i n t   C l o u d   S e g me n t a t i o n   - C y l i n d e r   M o d e l   F i t t i ng   - K a l man   F i l t e r   J.  R i c h t e r ,   2 0 1 7 .   [ 3 1 ]   - H i p   a b d u c t i o n   e x e r c i se s   2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - L o c a l   a n d   N o r mal i se d   H i e r a r i c h a l   C o o r d i n a t e s   - I n c r e m e n t   D T W   - S V M   S .   H .   H a n ,   2 0 1 7 .   [ 2 9 ]   R e c o v e r y   st a t e s   - p o st u r a l   c o r r e c t i o n   - 2 0   j o i n t s   ( x ,   y ,   z )   - Z - S c o r e   N o r mal i z a t i o n   - D e e p   n e u r a l   n e t w o r k   - D e e p   l e a r n i n g   a l g o r i t h m       J an an i   et   al  ap p lies   s k ele to n   n o r m al izatio n   f o r   p r e - p r o ce s s i n g   d ata  to   o v er co m d is cr ep an cies  w h en   r ea ti m q u an t itati v as s es s m en o f   e x er cise s   p er f o r m ed   b y   T B I   p atien ts   at  h o m m atc h e d   w it h   t h te m p late   ex er cises   p er f o r m ed   i n   th cli n ic  [ 2 4 ]   as  w el as  in   J ian g   et  al  [ 2 5 ] ,   L in   et  al  [ 2 6 ] ,   L ee   et  a [ 2 7 ] ,   th e y   e m p lo y   n o r m aliza t io n   to   co m p ar a n d   ev al u ate  d i f f er en t   s k elet o n   m o d els.  W h er ea s ,   C ap p ec ci  al  u tili ze s     Z er o - Velo cit y   C r o s s i n g   ( Z VC )   to   lo ca te  s ta r tin g   an d   e n d in g   p o in ts   f o r   h u m an   m o tio n   s e g m en tatio n   i n   o r d er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       K in ec t - B a s ed   P h ysio th era p a n d   A s s ess men t:   A   C o mp r eh en s ive  R ev iew   ( F a d illa   A tyka   N o r   R a s h id )   1181   to   id en tify   m o v i n g   p o in ts   [ 2 8 ] .   Han   et  al  s ca lin g   th v a lu es  o f   j o in p o in t s   b y   i m p l e m en tin g   Z - S co r No r m a lizatio n   a s   to   i m p r o v t h p er f o r m a n ce   o f   d ee p   lear n i n g   al g o r ith m   [ 2 9 ] .   Fu r t h er   o n   ex er cise s   ass e s s m en t,  C ap p ec ci  et  al  [ 2 8 ]   c o m p ar ed   His to g r am   Se m i - Ma r k o v   Mo d el   ( HSMM )   b ased   alg o r ith m   to   m o n ito r   an d   ev al u ate  r eh ab i litatio n   ex er ci s es  w it h   D y n a m ic  T i m W ar p in g   alg o r ith m   r es u lti n g   HSMM   o u tp er f o r m ed   DT W   as  HSMM   d em o n s tr ated   s co r es  co r r elate d   b etter   w it h   th e   clin ical  s co r es.  Ho w e v er ,   J an an et  al  [ 2 4 ]   s tate d   th at  DT W   s u r p ass   Dir ec C o m p ar is o n   an d   C r o s s - C o r r elatio n   m et h o d   as  DT W   ab le   to   g iv lar g s co r an d   ac h iev h i g h er   s ep ar atio n   b et w ee n   m o s t   o f   th s i m ilar   an d   d is s i m ilar   v id eo s .   DT W   also   b ein g   u s ed   b y   J ian g   et  al  [ 2 5 ]   a n d   An to n   et  al  [ 3 0 ] .   I n   th o t h er   h a n d ,   R itc h er   et  al   in te n d   to   g i v co n ti n u o u s   ev a lu atio n   to   th p atie n ts ,   h e n ce ,   t h e y   e m p lo y ed   th ex te n s io n   o f   DT W   w h ic h   is   I n cr e m e n tal  DT W   [ 3 1 ]   in tr o d u ce d   b y   Kh a n   et  al.   [ 3 2 ]   th at  d eleg ate s   th e   co m p ar is o n   b et w ee n   r e f er en c es  ex er cise s   an d   ex er ci s es  t h a p atien cu r r en tl y   p er f o r m s .   T h en ,   th e y   cla s s i f y   th m o tio n   u s in g   h ier ar ch ical  SVM.   Staab   also   i m p le m en t s   SVM  an d   also   SVM  w it h   s i g m o id   Ker n el  to   tr ain   s o m m o tio n   ex er ci s es  s i n c ea ch   e x er cise  h a s   u n i q u d is tr ib u t io n   i n   f ea t u r s p ac [ 3 3 ] .   T h u s ,     co n clu d es t h at  m o d el  t h at  p er f o r m s   w el l f o r   o n ex er cise  m i g h n o t b s u i tab le  f o r   an o t h er .   I n   b r ief ,   s k e leto n   j o in ts   ca n   p r o v id r eliab le  j o in co o r d in ate s   to   t h u s er s   w it h   its   r ea l - t i m s k e leto n   esti m atio n   a lg o r it h m .   I t s   als o   h as  d r a w n   g r ea a tten ti o n   [ 3 3 - 43] ,   as  it  b r in g s   g r ea r o b u s t n es s   to   illu m i n atio n ,   cl u s ter ed   b ac k g r o u n d ,   an d   ca m er m o tio n .   II.   Dep th   Ma p s   Dep th   i m a g in g   tech n o lo g y   h as   ad v an ce d   ad eq u ate l y   o v er   la s t f e w   y ea r s ,   f in al l y   r ea ch i n g   co n s u m er   p r ice  p o in w it h   t h la u n ch   o f   Kin ec t.  Dep t h   i m ag e s   p r o v id d ep th   in f o r m atio n   o f   a n   o b j ec o r   also   k n o w n   a s   z - i n f o r m atio n   o f   a n   o b j ec in   r ea w o r ld .   Dep t h   m a p s   ca n   b co llected   t h r o u g h   Ster eo   C a m er a,     L aser   T r ian g u latio n   etc.   I is   a ls o   w id el y   u s ed   in   m a n y   3 v is io n   al g o r ith m s   r ec e n tl y .   T h in te n s it y   v alu e s   in   an   i m a g r ep r esen t h d is tan ce   o f   th o b j ec f r o m   v ie w p o in t.  As  ill u s tr ated   in   F ig u r e   3 a)   th er is   b o ttle  an d   an   u m b r ella  in   a n   ar ea .   T h d ep th   i m a g i n   Fi g u r e   3 b )   s h o w s   l u m i n an ce   i n   p r o p o r tio n   to   th d is ta n ce   o f   an   o b j ec f r o m   t h ca m er a.   T h n ea r er   o b j ec to   th ca m er w h ic h   i s   t h b o ttle  is   d ar k e r   w h ile  t h f u r th e r   o b j ec t,  th u m b r ella,   is   l ig h ter .           ( a)     ( b )       Fig u r 3 .   E x a m p le  o f   co m p ar i s o n   b et w ee n   n o r m al  a n d   Dep th   i m a g u s i n g   Kin ec t v 2 .   a)   No r m al  I m ag e;  b )   Dep th   I m ag e       I n   t h last   f e w   y ea r s ,   s o l u tio n s   f o r   ac ti v it y   r ec o g n it io n   h av e   b ee n   p r esen ted ,   th e y   i n te n d ed   to   ex tr ac t   f ea t u r es  f r o m   d ep th   d ata  s u ch   as  [ 4 9 ]   w h er t h e y   p r ese n ti n g   th ad ap ti v s p atial - te m p o r al  p y r a m id   to   i m p r o v i n g   in   r eta in i n g   t h s p a tial  an d   te m p o r al  o r d er s .   T r u o n g   et  al.   d ev e lo p ed   s i m p le  n o v el  m eth o d   f r o m   h an d   g est u r r ec o g n itio n   th a t   ac h ie v ac cu r atel y   i n   r ea t i m u s i n g   d ep th   i n f o r m atio n   f r o m   Kin ec Se n s o r   [ 5 0 ] .   A u th o r   ap p l y i n g   t h r es h o ld s   to   th h a n d   p o in t h at  tr ac k ed   b y   B a y esia n   Ob j ec L o ca lizatio n   m et h o d   in   th d ep th   i m a g to   d eter m i n th h a n d   r eg io n . Ne x t,  Sa m ad   et  al  ap p lied   b ac k g r o u n d   s eg m e n tatio n   w i th   i m p r o v ed   ad ap tiv Gau s s ia n   m i x tu r al g o r ith m   to   th d ep th   m ap   to   d ete ct  m o v i n g   o b ej cts  [ 5 1 ]   W h er ea s ,   r a w   d ep th   m ap   h as   b ee n   s m o o th e n   b y   ap p l y i n g   t w o   f ilter in g   m et h o d s   w h ic h   ar p ix el   f ilt er i n g   an d   co n tex t   f ilter in g   [ 5 2 ] .   T h en ,   th d ep th   m ap   e n co d ed   th r o u g h   p r o p o s ed   L o ca T er n ar y   D ir ec tio n   P atter n   ( L T DP )   f ea tu r e   d es cr ip to r   an d   u ti lized   b y   SV clas s if ier .   T h r es u lt  t u r n s   o u t   th at   L T DP  o u tp er f o r m ed   o th er s   f i v e x is t in g   d escr ip to r s   ( L B P ,   L T P ,   H OG,   P HOG,   C E NT R I ST )   an d   th n o n li n ea r   ef f ec t   o f   SVM  clas s i f icatio n   ta s k   w e r r ed u ce d   b y   u s in g   L T DP   o n   d ep th   m ap .   Yan g   et  a l.  p r o p o s ed   HOG  i n   Dep th   Mo tio n   Ma p s   ( D MM - HOG)   w h ich   ap p lies   t h HO d escr ip to r   o n   d ep th   m o tio n   m ap s .   I i s   c o m p u ted   b y   ta k i n g   t h d if f er e n ce   o f   t h d ep th   m ap s   i n   t w o   co n s ec u tiv f r a m es,   th r es h o ld in g   th d i f f er en ce ,   a n d   ag g r eg ati n g   t h d if f er en ce   o v er   ti m e.   T h en ,   t h e y   ex tr ac DM Ms  f r o m   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  11 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 6     1 1 8 7   1182   f r o n t,  to p   an d   s id v ie w s   [ 5 3 ] .   Nex t,  Xia  et  al.   p r esen n o v el  h u m a n   d etec tio n   m et h o d   b y   d ep th   in f o r m atio n   b y   Ki n ec a n d   t h r es u lt s   ca n   ad eq u atel y   d etec t   t h p er s o n s   in   a l p o s es  a n d   ap p ea r an ce s   a ls o   p r o v id ex ac td e   esti m atio n   o f   t h w h o le  b o d y   co n to u r   o f   p er s o n   [ 5 4 ]   On   th o th er   h a n d ,   Ni  et  al.   p r o p o s a   m et h o d   f o r   ac tio n   r ec o g n itio n   b y   co m b i n i n g   d ep th   m ap s   w it h   R GB   v id eo s .   T h m eth o d   is   d o n b y   id en tify i n g   th i n ter est  p o in ts   i n   R GB   v id eo s ,   ex tr ac tin g   HOG/HO f ea t u r es  a n d   L DP   f ea t u r es   f r o m   R GB   v id eo s   an d   d ep t h   s eq u en ce s ,   r esp ec ti v el y   a n d   co n c aten ati n g   t h R GB   an d   d ep th   m ap   f ea t u r es  [ 5 5 ] .   I s h o w s   th at   t h i n f o r m atio n   i n   R GB   v id eo s   a n d   d ep th   m ap   s eq u en ce s   ar co m p le m e n tar y   to   ea ch   o t h er .   T h er ar m a s s i v s tu d ies   o n   d ep th   i m ag e s   ap p r o ac h in g   r eh ab ilit atio n   an d   p h y s io th er ap y   as s es s m en h as  b ee n   illu s tr ated   in   T ab le  4 .   B ak ar   et  al  [ 5 6 ]   an d   So s et   al  [ 5 7 ]   em p lo y s   R e g io n   o f   I n ter est  ( R OI )   in   th s e g m en ta t io n   p h ase,     to   m i n i m ize  t h e   ar ea   an d   r e m o v u n w a n ted   o b j ec ts   th at   ap p ea r s   ar o u n d   w h ile   Si n h a   et  a [ 5 8 ]   p r o p o s ed   an   alg o r ith m   i n   Dep t h - b ased   s e g m en tatio n   a n d   P C A   to   i m p r o v ac cu r ac y   o f   Ki n ec f o r   u p p er   b o d y   r e h ab ilit atio n   ap p licatio n s .   Nex t,  Yao   et  al  [ 5 9 ]   p r o p o s ed   Kin ec t - b ased   r eh ab ilit atio n   s y s te m   f o r   b o t h   th er ap is ts   an d   p atien ts .   T h ey   e v alu a te  th eir   ti m s eq u en ce - b ased   d ata  b y   i m p le m en ti n g   C r o s s   C o r r elatio n   as  t h m et h o d   is   w ell   k n o w n   in   d etec ti n g   co m m o n   p er io d icities .   T h e y   also   e m p l o y ed   DT W   to   c o m p ar w h et h er   th p atien ts   d o n e   th ex er ci s es  a s   th s a m r ate   as  th s k eleto n   f r a m s eq u en ce s .   I is   to   co m p ar an d   f i n d   o p tim a alig n m e n t   b et w ee n   t w o   g i v en   ti m e - s eq u e n ce s .   F u r t h er m o r e,   Ye  et  a [ 6 0 ]   u tili ze s   DT W   to   co m p u te   d is tan ce   m atr i x   f o r   g ait  p atter n   e x tr ac tio n   w h ile   Su   et  al  [ 6 1 ]   ap p ly in g   DT W   m ea s u r t h s i m ilar it y   o f   j o in d ata  b etw ee n     at  h o m e x er cises   ”a n d   in   h o s p ital e x er cises ”.     Su   et  al   t h en   ev a lu ate   t h p er f o r m a n ce   b y   u s i n g   A d ap ti v Neu r o - F u zz y   I n f er e n ce   S y s te m   ( A N FIS)   w h ic h   i n te g r ates  a   n e u r al  n et w o r k   an d   a   f u zz y   lo g ic  [ 6 1 ] .   No m m   et   al  p r ac ticed   Ne u r al  Net w o r k   b ased   m o d el,   N N - b ased   A N AR ( Ad d itiv No n li n ea r   Au to   R e g r ess i v ex o g en o u s ) ,   i n   th e ir   m o n ito r in g   s y s te m   as i t   ca n   ad j u s t h s y s te m   ac co r d in g   to   th s p ec if ic  n ee d s   o f   ea ch   p atien [ 6 2 ]   w h er ea s   Ye  et  al  u s ed   NN - b ased   o n   n o n li n ea r   a u to r eg r ess iv e   w it h   e x o g e n o u s   ( N A R X)   f o r   g ait  p h ase   clas s if icatio n   a n d   E n h a n ce d   R a n d o m   Dec is io n   Fo r est  ( E R F)  f o r   m is s i n g   f ea tu r es   ca s es   [ 6 0 ] .   Ne x t,  Na h av a n d et  al  tr ain ed   a   R an d o m   Dec is io n   Fo r est  ( R DF)   f o r   g e n er alis i n g   lear n i n g   m o d el  i n   o r d er   to   d is cr i m i n ate  b et w ee n   s e v e n   R UL A - s co r ed   s et s   o f   p o s tu r es  [ 6 3 ] .   I n   co n tr ast,  C o lli n s   et  a ac h i ev ed   to   r ec o g n ize  s ev er al  h u m an   ac tio n s   d o n b y   s tr o k p atien t s   w it h   h ig h   ce r tai n t y   b y   e m p lo y in g   HON4 as  a   g lo b al  d escr i p to r   [ 6 4 ] .   Ng h ia  et   al  p r o p o s ed   an   al g o r ith m   to   co m p u te  d is cr i m in a tiv f ea tu r es,  d ep th   o f   w r is t,  b y   b u ild i n g   m ap p in g   tab le  b et w ee n   th d if f er e n ce s   o f   b o n e   j o in d ep th   an d   h ea d   d ep th   as  Ki n ec p r o v id ed   [ 6 5 ] .   C o n s eq u e n tl y ,   d ep th   m ap s   is   a   g o o d   ap p r o ac h   f o r   d etec tin g   h u m a n   ac tio n   as  it  i n s e n s i tiv to   ch a n g e s   in   li g h ti n g   co n d itio n s ,   h e n ce   it  ev e n   wo r k s   in   lo w   a m b ie n t   lig h t c o n d itio n   [ 6 6 ] .   Dep th   m a p s   p r o p er ties   also   co n v en ien ce   to   w o r k s   w it h   s p ec i f ic  f ea t u r d escr ip to r s   w h ic h   s p ik es t h eir   ev a lu at io n   p er f o r m an ce   [ 4 8 ] ,   [ 65] .     2 . 2   Rec o g nitio a nd   Cla s s if i ca t io n   R ec o g n izi n g   h u m an   ac t iv i ties   in   a n   v id eo   s eq u e n ce s   o r   i m ag e s   ca n   b q u ite  c h alle n g in g   d u to   co m p lica tio n   o f   an   ar ea   [ 6 8 ]   s u ch   as  b ac k g r o u n d   clu tter ,   p ar tial  o cc lu s io n ,   ch an g in   s ca le,   lig h ti n g   etc.   T h er ef o r e,   class if icatio n   is   n ee d ed   to   class if y   a n d   r ec o g n ize  th ac tio n   o f   h u m a n   ac tio n   to   s o lv th e   r ec o g n itio n   an d   lo ca lizatio n   p r o b lem .   Hid d en   Ma r k o v   Mo d els  ( HM Ms)   ar k n o w n   to   h a v h i g h   class i f icatio n   r ates  a n d   ar f a v o u r ed   f o r   class i f y in g   d y n a m ic  g e s t u r es.  [ 6 7 ] -   [ 7 1 ]   all  u s HM Ms stra i g h t f o r w ar d   m a n n er   f o r   g est u r e   class i f icatio n .   W h ils t,  [ 7 4 ]   e m p lo y ed   R ie m an n ia n   s h ap s p ac to   r ep r esen d is ta n ce   b et w ee n   c u r v e s   an d   u s in g   k - Nea r est   Neig h b o u r   ( k - NN)   as   t h cla s s i f ier .   k - NN   clas s if ier s   p r o m in en f o r   s tat ic  p o s al s o   b ec au s e   o f   th eir   h i g h   class i f icatio n   r ates o th er   t h an   s i m p le  to   b i m p le m en ted .   I n   [ 2 3 ] ,   R an d o m ized   Dec is io n   Fo r ests   w h ich   i s   f o r est  is   a n   en s e m b le  o f   tr ee s ,   is   b u s ed   as  th e   class i f ier   a n d   h a v b ee n   p r o v en   f aster   a n d   ef f ec ti v cl ass i f ier s   f o r   m a n y   tas k s   [ 7 3 - 75]   an d   ca n   b e   i m p le m en ted   e f f icie n tl y   o n   t h GP [ 7 8 ] .   R an d o m   f o r est s   also   b ein g   i m p le m e n ted   in   [ 7 7 ] ,   [ 7 8 ]   f o r   ac tio n   r ec o g n itio n .   On   t h co n tr ar y ,   Ne u r al  Net w o r k s   ( NN)   an d   S u p p o r Vec t o r   Ma ch in ( SVM)   ar also   co m m o n l y   u s ed   f o r   p o s es  an d   m o tio n   r ec o g n itio n .   S u r ian   [ 8 1 ]   em p lo y s   SVM  to   id en ti f y   p er s o n   s t ate  w h et h er   th e y   i n   n o r m al  o r   an o m al y   m o v e m e n f o r   f all  d etec tio n   w h i le  d o in g   h o m e - b ased   r eh ab ilit a tio n   e x er cises .   C ir esa n   et   al.   u s ed   C o n v o lu tio n al  Neu r al   Net w o r k s   ( C NN)   [ 8 2 ] ,   w h ile  T o s h ev   et  al.     im p le m en Dee p   Neu r al  Net w o r k s   ( DNN)   to   r ec o g n ize  h u m a n   p o s es a n d   ac tiv it ies  [ 8 3 ] .   Du   et  a l.  d iv id ed   h u m a n   s k eleto n   in to   f i v s e g m e n t s   an d   u s ed   ea ch   o f   t h p ar ts   to   tr ain   h ier ar ch ical  r ec u r r en t n e u r al  n et w o r k s   [ 3 6 ] .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       K in ec t - B a s ed   P h ysio th era p a n d   A s s ess men t:   A   C o mp r eh en s ive  R ev iew   ( F a d illa   A tyka   N o r   R a s h id )   1183   T ab le  4 .   Kin ec t D ep th   Ma p   Featu r es  f o r   P h y s io t h er ap y   an d   Ass es s m en t   F i r st   a u t h o r   /   Y e a r   D i se a se s &   Ex e r c i se s /   mo t i o n   D a t a se t   M e t h o d   u se d   Y .   J.  C h a n g ,   2 0 1 3 .     [ 8 4 ]   C e r e b r a l   P a l s y   U p p e r   l i mb   r e h a b i l i t a t i o n   - D e p t h   I n f o r mat i o n   - K o l mo g o r o v - S mi r n o v   T e st   B . P e n e l l e ,   2 0 1 3 .   [ 8 5 ]     L o w e r   l i mb   W h o l e   B o d y   - D e p t h   I mag e s   -   G P U   b a se d   - P a r t i c l e   F i l t e r   S .   N o mm ,   2 0 1 3 .   [ 6 2 ]   M o t o r   F u n c t i o n s   T h e r a p e u t i c   e x e r c i se s fo r   h u ma n   l i mb s   - D y n a mi c   R O M     - D e p t h   i n f o r ma t i o n   - N e u r a l   N e t w o r k s   - NN - b a se d   A N A R X   T .   W a t a n a b e ,   2 0 1 4 .   [ 8 6 ]   El d e r l y   L o w e r   L i mb   C h a i r   Ex e r c i se   - t o e   l i f t   - h e e l   l i f t   - K n e e   e x t e n si o n s   - t h i g h   L i f t s   - o p e n - l e g   e x e r c i se s   - D e p t h   I mag e s   - 7   s u b j e c t s ( 7 5     8 5   y o )     - A v e r a g e   R e c o g n i t i o n   Rate   L .   Y a o ,   2 0 1 4 .   [ 5 9 ]   - R e h a b i l i t a t i o n   Ex e r c i se s   - D e p t h   I mag e s   - D TW   C .   J .   S u ,   2 0 1 4 .   [ 6 1 ]   P o st - i n j u r i e s   - sh o u l d e r   r e h a b   e x e r c i se s   - d e p t h   i n f o r mat i o n   - D TW   - N e u r a l   N e t w o r k   - F u z z y   L o g i c   M . Z .   A .   B a k a r ,   2 0 1 5 .   [ 5 6 ]   W r i st   H a n d   I n j u r y   H a n d   D e v i a t i o n   - 3 D   d a t a   - D e p t h   D a t a   - R G B   D a t a   - R e g i o n   o f   I n t e r e st   ( R O I )   - H a n d   C o n t o u r   -   K - C u r v a t u r e   L .   O m e l i n a ,   2 0 1 6   [ 8 7 ]   F a c e   r e c o g n i t i o n   - D e p t h   I mag e s   - L o c a l   B i n a r y   P a t t e r n w i t h   C h i   S q u a r e   - K - M e a n   G .   D .   S o sa,   2 0 1 5 .   [ 5 7 ]   M u l t i p l e   S c l e r o si s   - sh o u l d e r   e l e v a t i o n   - sh o u l d e r   a b d u c t i o n     - h i p   a b d u c t i o n     - R G B - D   2 D   w i t h   3 0 f p s   - 4   s u b j e c t s ( 2 4     3 9   y o )   - R e g i o n   o f   I n t e r e st   ( R O I )   - b a c k g r o u n d   s u b t r a c t i o n   - h u m a n   si l h o u e t t e     - sk e l e t o n i z a t i o n   S .   S i n h a ,   2 0 1 6 .   [ 58]   U p p e r   b o d y   - R O M   e x e r c i se   - R G B   D e p t h   - 1 0   su b j e c t s (2 1 -   5 5 y o )   - P r i n c i p a l   C o mp o n e n t   A n a l y si s (P C A )   - P r o p o se d   a l g o r i t h m   M .   Y e ,   2 0 1 7 .   [ 6 0 ]   - S t r o k e   - w a l k i n g   e x e r c i se s   - d e p t h   m a p   - D TW   - N N   b a se d   a l g o r i t h ( N A R X )   - K e r n e l   F i l t e r   - En h a n c e d   R a n d o D e c i si o n   F o r e st   D .   N a h a v a n d i ,   2 0 1 7 .   [ 6 3 ]   M u s c u l o sk e l e t a l   D i so r d e r   - S h o u l d e r   - El b o w   - T r u n k   - N e c k   - d e p t h   i mag e s   - R a p i d   U p p e r   L i mb   A ss e ssm e n t   S c o r i n g   ( R U L A )   - D C F   F e a t u r e   Ex t r a c t i o n   - R a n d o m D e c i s i o n   F o r e st   J.  C o l l i n s,   2 0 1 7 .   [ 6 4 ]   S t r o k e   -   a r m e x t e n si o n s   - c h e st   sw a y   - w a k i n g   - d e p t h   d a t a   - H i st o g r a m o f   O r i e n t e d   4 D   N o r mal   ( H O N 4 D )   V .   T .   T .   T .   N g h i a ,   2 0 1 7 .   [ 6 5 ]   - F l e x i o n   - El e v a t i o n   - A b d u c t i o n   - sk e l e t o n   j o i n t   - d e p t h   i mag e s   - p r o p o se d   a l g o r i t h m     R .   S a ma d ,   2 0 1 8 .               3.   L I M I T AT I O NS A N F UT U RE   WO RK S   T h is   p ap er   h as  s t u d ied   s e v er al  m et h o d s   f o r   Kin ec t - b ased   p h y s io th er ap y   an d   as s es s m en t   t h at  ca n   b u s ed   to   d ev elo p   tech n o lo g y   an d   in n o v ati v s er v ice s   in   a s s is ted   liv i n g   ap p licatio n s .   H o w e v er ,   th er ar e   li m ita tio n s   an d   co n s eq u en ce s   w it h i n   t h m et h o d s   d is c u s s ed .   I n   th co n tex o f   s k ele to n   j o in ts ,   d etec tio n   m a y   b ec o m le s s   ac c u r ate  an d   r o b u s w h e n   j o in ts   n o t   lab elled   p r o p er ly   as   it  lead s   to   co n f u s io n   o f   p o in ts   e s p ec iall y   b et w ee n   t h a n k le  a n d   k n ee   p o in ts .   T h u s ,   it   w ill   b r esu ltin g   to   f al s d etec tio n . Fu r th er m o r e,   d eter m in i n g   in n er   j o in ts   s u c h   as  elb o w   a n d   k n ee   j o in ts   t h at  ar e   h id d en   an d   b ein g   k ep t o u t a ls o   ca u s ed   u n s a s ti f ied   r esu lt s   [ 8 8 ] .   Nex t,  w d is c lo s ed   an o th er   c o n s tr ain w h ich   is   h i g h   i n ter c lass   s i m ilar it y   w h er s i m ilar   j o in ts   ar b ein g   d etec ted   f o r   d if f er en ac tiv itie s .   Fo r   a n   e x a m p le,   in   C A D - 6 0   d ataset,   b o th   d r in k in g   w ater   a n d   b r u s h i n g   teeth   ac tiv ities   w er i n cl u d in g   t h s i m ilar   j o in t s   a n d   ap p ea r ed   to   b er r o r n o u s   o n   cla s s if y i n g   ea c h   o f   t h e   ac tiv it y .   I n   ad d itio n ,   w al s o   f o u n d   an o t h er   ch alle n g i n g   r ea s o n ,   h ig h   i n tr ac las s   v ar i ab ilit y   li m i tatio n s .     T h er ar s ev er al  s a m ac ti o n s   t h at  b ein g   p er f o r m ed   d i f f er en w a y s   b y   th s a m s u b j ec f o r   ex a m p le,     th s u b j ec t p er f o r m ed   th s a m ac tio n   b y   lef t h a n d   o r   r ig h t h an d ,   o r   b o th   h an d   in d if f er e n tl y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  11 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 1 8   :   1 1 7 6     1 1 8 7   1184   Ho w e v er ,   f o r   d ep th   m ap ,   o cc l u s io n   is   t h m o s p r o b le m   en c o u n ter ed   b y   r esear ch er s .   Hu m an   i m ag e   s o m eti m es  b ei n g   o cc lu d ed   b y   an o th er   o b j ec ts   o r   p er s o n s   h en ce   d eg r ad in g   t h d etec tio n   p er f o r m a n ce   [ 8 9 ] A l s o ,   u s in g   o n l y   o n d ep th   ca m er ca n   in cr ea s e s   t h p er s is te n o f   b ac k g r o u n d   o r   f o r e g r o u n d   o cc l u s io n s .   An o th er   d r a w b ac k   th at  b ein g   f o cu s ed   o n   d ep th   m ap   is   clu tt er ed   b ac k g r o u n d   w h ich   e v en t u all y   ca u s i n g   p o o r   d etec t io n   as  t h s u b j ec is   n o clea r   an d   d if f icu lt  to   d etec t.  Oth er   t h an   t h at,   as  th d i s ta n ce s   to   t h ca m er a   in cr ea s es,  t h ac cu r ac y   o f   d ep th   m ap s   d e g r ad es a n d   n o is y .   Hen ce ,   in   th f u t u r e,   w i n ten d   to   d ev elo p   an   alg o r ith m   o r   a d ap tin g   s o m e x is ti n g   alg o r it h m   i n   o r d er   to   m i n i m ize  th li m itatio n s .   N ex t,  w w il b co n s id er in g   m o r ad eq u ate  m o d els  a n d   co m b in th e m   to   f u r t h er   en h a n ce   t h p er f o r m a n ce   o f   d etec tio n   u n d er   o u r   p r o p o s ed   f r a m e w o r k .       4.   CO NCLU SI O N   Hu m an   ac ti v it y   u n d er s ta n d in g   h as  at tr ac ted   w id esp r ea d   in ter est  f o r   m an y   r esear ch er s .   T h is   f ield   b ec o m e s   o n o f   th m o s ac t iv r esear ch   to p ics  i n   co m p u ter   v is io n .   W h a v p r o v id ed   co m p r eh en s i v e   an al y s is   o f   t h e x i s ti n g ,   p u b li cl y   a v ailab le  o f   Ki n ec t - b a s ed   P h y s io t h er ap y   a n d   A s s ess m e n t.  T h er ar v ar io u s   ap p licatio n s   o f   Ki n ec t   in   t h f ield   o f   P h y s io t h er ap y   a n d   Ass es s m en t   r ec en t l y .   W e   h a v ex p lain ed   t y p es   o f   ex er cises ,   li m itat io n s   o f   ex er g a m es  an d   s er io u s   g a m es  f o r   r eh ab ilit atio n .   T h ese  d ir ec tio n   in   f u t u r w o r k s   ar v ast  to   en h a n ce   m e th o d s   f o r   Kin ec Ass es s m en s y s te m   to   ac cu r atel y   f o r   p atien co m p l etin g   r eh ab ilit atio n   ex er cises ,   al s o   th d ata  ca n   b clin icall y   u s ed .       ACK NO WL E D G E M E NT   T h is   r esear ch   is   f u n d ed   b y   M OHE   an d   Un i v er s it i T u n   Hu s s ein   O n n   Ma la y s ia  u n d er   g r an FR GS    v o t 1 5 8 4 .       RE F E R E NC E S   [1 ]   L in   J.  F .   S .     A u to m a ted   Re h a b il it a ti o n   Ex e rc ise   M o ti o n   T ra c k in g .   Un iv e rsit y   o f   Wate rlo o .   2 0 1 2 .   [2 ]   L o o   K.  W ,   G a n   S .   H.  Bu r d e n   o f   S tro k e   in   M a lay sia .   In t.   J .   S tro k e 2 0 1 2 7 ( 2 ): 1 6 5 1 6 7 .   [3 ]   Ke ll y - Ha y e s   M ,   Be ise r   A ,   Ka se   C.   S ,   S c a ra m u c c i   A ,   D’ Ag o stin o   R.   B,   W o l f   P .   A .   T h e   in f lu e n c e   o g e n d e a n d   a g e   o n   d isa b il i ty   f o ll o w in g   isc h e m ic s tro k e th e   F ra m in g h a m   stu d y .   J .   S tro k e   Ce re b ro v a sc .   Dis.   2 0 0 3 1 2 (3 ):1 1 9 1 2 6 .   [4 ]   S to n e   E.   E,   S k u b ic  M .   P a ss ive   in - h o me   me a su re me n o strid e - to - strid e   g a it   v a ria b il it y   c o mp a ri n g   v isio n   a n d   Kin e c se n sin g .   2 0 1 1   A n n u a I n te rn a ti o n a Co n f e re n c e   o f   th e   IEE E   En g in e e rin g   i n   M e d icin e   a n d   B i o lo g y   S o c iety 2 0 1 1 6 4 9 1 6 4 9 4 .   [5 ]   Clark   R.   A ,   Bo we K.  J,   M e n ti p l a y   B.   F ,   P a ters o n   K,  P u a   Y. - H.  Co n c u rre n v a li d it y   o f   th e   M icro so f Kin e c f o a ss e ss m e n o f   sp a ti o tem p o ra g a it   v a riab les .   J .   Bi o me c h .   2 0 1 3 ;   4 6 ( 1 5 ): 2 7 2 2 2 7 2 5 .   [6 ]   Clark   R.   A .   V a li d it y   o f   th e   M icr o so f Kin e c f o a ss e ss m e n o f   p o stu ra c o n tr o l.   Ga i t   Po st u re .   2 0 1 2 ;   3 6 (3 ): 3 7 2 3 7 7 .   [7 ]   L lo n M .   D.   N.  R,   A lca ñ iz  M ,   F o n t   C.   C .   Ba lan c e   Re c o v e r y   T h ro u g h   V ir tu a S tep p in g   Ex e rc ise Us in g   Kin e c S k e leto n   T ra c k in g A   F o ll o w - U p   S tu d y   W it h   Ch ro n ic  S tr o k e   P a ti e n ts.   S t u d .   He a lt h   T e c h n o l.   In fo rm .   2 0 1 2 ;   1 8 1 :1 0 8 11 2.   [8 ]   W e b ste D,  C e li k   O.  S y ste m a ti c   re v ie o Kin e c a p p li c a ti o n s   in   e ld e rly   c a re   a n d   stro k e   re h a b il it a ti o n .   J .   Ne u ro e n g .   Reh a b il .   2 0 1 4 1 1 ( 1 ):1 0 8 .   [9 ]   A n d   G .   V .   K,  P a ti V .   H.  A   S tu d y   o f   V isio n   b a se d   Hu m a n   M o ti o n   Re c o g n it i o n   a n d   A n a l y sis.   Co RR .   2 0 1 6 ;   ab s/1 6 0 8 . 0 .   [1 0 ]   Ag g a r wa J.  K,  M ich a e S .   R .   Hu m a n   a c ti v it y   a n a l y sis:  A   re v ie w .   ACM   Co mp u t .   S u rv .   2 0 1 1 4 3 ( 1 6 ) :1 - 43   [1 1 ]   Da lal  N,  T rig g B.   Histo g ra m o o rie n ted   g r a d ien ts  f o h u ma n   d e tec ti o n 2 0 0 5   I EE C o m p u ter  S o c iety   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isi o n   a n d   P a tt e rn   Re c o g n it i o n   (C VP R’ 0 5 ) .   2 0 0 5 1 :8 8 6 8 9 3 .   [1 2 ]   M o h a n   A ,   P a p a g e o rg io u   C,   P o g g io   T .   E x a m p le - b a se d   o b jec d e t e c ti o n   in   im a g e s   b y   c o m p o n e n ts.   IEE T ra n s .   Pa tt e rn   A n a l.   M a c h .   In tell.   2 0 0 1 2 3 ( 4 ):3 4 9 3 6 1 .   [1 3 ]   Ke   Y,  S u k th a n k a R.   PCA - S IFT :   a   mo re   d ist in c ti v e   re p re se n ta ti o n   fo l o c a im a g e   d e sc rip to rs .   P r o c e e d in g o f   th e   2 0 0 4   IE EE   Co m p u ter  S o c iety   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isi o n   a n d   P a tt e rn   Re c o g n i ti o n ,   2 0 0 4 .   C VP 2 0 0 4 .   2 0 0 4 ;   2 :II - 5 0 6 - II - 5 1 3 .   [1 4 ]   Be lo n g ie  S ,   M a li k   J,  P u z ic h a   J.  S h a p e   m a tch in g   a n d   o b jec re c o g n i ti o n   u sin g   sh a p e   c o n tex ts.   IEE T ra n s.  P a tt e rn   An a l .   M a c h .   In tell .   2 0 0 2 2 4 ( 4 ):5 0 9 5 2 2 .   [1 5 ]   Zh u   Q,  Ye h   M . - C,   Ch e n g   K. - T ,   A v id a n   S .   Fa st  Hu ma n   De tec ti o n   Us in g   a   C a sc a d e   o Histo g ra ms   o Or ien ted   Gr a d ien ts.   2 0 0 6   IEE C o m p u ter  S o c iety   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isio n   a n d   P a tt e r n   Re c o g n it i o n   (C VP R’0 6 ) 2 0 0 6 2 : 1 4 9 1 1 4 9 8 .   [1 6 ]   Zh a n g   W ,   Zelin sk y   G ,   S a m a ra D.  Rea l - ti me   Acc u ra te  Ob jec De tec ti o n   u sin g   M u lt i p le  Res o l u ti o n s.  2 0 0 7   I EE E   1 1 t h   In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter V isi o n .   2 0 0 7 1 8.   [1 7 ]   L o we   D.  G .   Distin c ti v e   I m a g e   F e a tu re s f ro m   S c a le - In v a rian Ke y p o in ts.   In t .   J .   Co m p u t .   Vi s.   2 0 1 4 6 0 (2 ): 9 1 1 1 0 .   [1 8 ]   Kh a led ian   M ,   M e n h a M .   B.   Re a l - ti m e   v isio n - b a se d   h a n d   g e stu r e   re c o g n it io n   u si n g   S IF T   f e a tu re s.  In d o n e s.  J .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       K in ec t - B a s ed   P h ysio th era p a n d   A s s ess men t:   A   C o mp r eh en s ive  R ev iew   ( F a d illa   A tyka   N o r   R a s h id )   1185   El e c tr.   En g .   Co m p u t .   S c i.   2 0 1 5 1 5 (1 ): 1 6 2 1 7 0 .   [1 9 ]   Ba y   H,  T u y t e laa rs  T ,   V a n   G o o L .   S URF:   S p e e d e d   Up   R o b u st  F e a tu re BT     -   Co m p u ter  V isi o n     ECC V   2 0 0 6 .   2 0 0 6 4 0 4 4 1 7 .   [2 0 ]   Ra p ti s M ,   Kiro v sk D,  Ho p p e   H.  Rea l - ti me   Cla ss if ica ti o n   o D a n c e   Ge stu re s fro m S k e leto n   An im a ti o n P r o c e e d in g s   o f   th e   2 0 1 1   A CM   S IGG R A P H/Eu ro g ra p h ics   S y m p o siu m   o n   Co m p u ter A n im a ti o n .   2 0 1 1 1 4 7 1 5 6 .   [2 1 ]   Ya n g   X ,   T ian   Y.  L .   Ei g e n J o i n ts - b a se d   a c ti o n   re c o g n it i o n   u si n g   N a ive - Ba y e s - Ne a re st - Ne ig h b o r 2 0 1 2   IEE E   Co m p u ter S o c iety   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter V isi o n   a n d   P a tt e rn   Re c o g n it io n   W o rk sh o p s .   2 0 1 2 1 4 1 9 .   [2 2 ]   X ia  L ,   Ch e n   C.   C,   Ag g a r w a J.  K.  V iew  in v a ri a n h u ma n   a c ti o n   re c o g n it i o n   u si n g   h isto g ra ms   o 3 jo in ts 2 0 1 2   IEE Co m p u ter S o c iety   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isi o n   a n d   P a t tern   Re c o g n it i o n   W o rk sh o p s .   2 0 1 2 ;   2 0 2 7 .   [2 3 ]   S h o t to n   J.  Re a l - ti me   h u ma n   p o se   re c o g n it i o n   in   p a rts  fro m sin g le  d e p th   im a g e s C VP 2 0 1 1 .   2 0 1 1 1 2 9 7 1 3 0 4 .   [2 4 ]   V e n u g o p a lan   J,   Ch e n g   C,   S to k e T .   H,  W a n g   M .   D.  Kin e c t - b a se d   re h a b il i ta ti o n   sy ste fo p a ti e n ts  wit h   tra u ma t ic   b ra in   i n j u ry 2 0 1 3   3 5 t h   A n n u a l   In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o f   th e   IEE En g in e e rin g   in   M e d ici n e   a n d   Bio lo g y   S o c iety   (EM BC) .   2 0 1 3 ;   4 6 2 5 4 6 2 8 .   [2 5 ]   Jia n g   X ,   Hu a q ian g ,   Jie .   Kin e c t - Ba se d   Reh a b il it a ti o n   T r a in i n g   A ss ista n S y ste Res e a rc h   An d   I mp lem e n ta ti o n .   2 0 1 3   I n tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   S o f tw a r e   En g in e e rin g   a n d   C o m p u ter S c ien c e .   A tl a n ti P re ss .   2 0 1 3 .   [2 6 ]   L in   T .   Y,  Hs ieh   C.   H,  Lee   J.  D.  A   Kin e c t - Ba se d   S y ste fo Ph y sic a Reh a b il it a ti o n Util izin g   T a Ch Exe rc ise to   Imp ro v e   M o v e me n Diso rd e rs   i n   Pa ti e n ts  wit h   B a la n c e   Ab il it y 2 0 1 3   7 t h   A sia   M o d e ll in g   S y m p o siu m .   2 0 1 3 ;     149 1 5 3 .   [2 7 ]   L e e   J.  D,  Hs i e h   C.   H,  L in   T .   Y.   Kin e c t - b a se d   T a Ch e x e rc is e e v a lu a ti o n   sy ste fo p h y sic a re h a b il it a ti o n .   2 0 1 4   IE EE   I n tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   C o n s u m e El e c tro n ics   (ICCE) .   2 0 1 4 1 7 7 1 7 8 .   [2 8 ]   Ca p e c c M .   Ph y sic a re h a b il it a ti o n   e x e rc ise a ss e s sm e n b a se d   o n   Hid d e n   S e mi - M a rk o v   M o d e b y   Kin e c v 2 2 0 1 6   IEE E - EM BS   In ter n a ti o n a Co n f e r e n c e   o n   Bi o m e d ica a n d   He a lt h   In f o r m a ti c s (BHI) .   2 0 1 6 2 5 6 2 5 9 .   [2 9 ]   Ha n   S . - H,  Kim   H. - G ,   Ch o H. - J.  Reh a b il it a ti o n   p o stu re   c o rr e c ti o n   u sin g   d e e p   n e u r a n e two r k .   2 0 1 7   IEE E   In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   Big   Da ta an d   S m a rt  Co m p u ti n g   (Big Co m p ) .   2 0 1 7 ;   4 0 0 4 0 2 .   [3 0 ]   A n n   A .   I.   D,  G o ñ A .   Ex e rc ise   Re c o g n it io n   f o Kin e c t - b a se d   T e lere h a b il it a ti o n .   M e th o d s I n M e d .   2 0 1 5   5 4 (2 ).   [3 1 ]   Rich ter  J,  W ied e   C,   S h in d e   B,   Hirtz  G .   Mo ti o n   Erro Cl a ss if ic a ti o n   fo Assiste d   P h y sic a T h e ra p y   -   No v e l   Ap p ro a c h   u sin g   I n c re me n ta Dy n a mic   T ime   W a rp i n g   a n d   No rm a li se d   Hie ra rc h ic a S k e let o n   J o in D a ta P r o c e e d in g o f   th e   6 th   In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   P a tt e rn   Re c o g n it io n   A p p li c a ti o n a n d   M e t h o d -   V o lu m e   1 ICP RA M .   2 0 1 7 2 8 1 2 8 8 .   [3 2 ]   Kh a n   N.  M ,   L in   S ,   G u a n   L ,   G u o   B.   V isu a Eva l u a ti o n   Fr a me wo rk   fo I n - Ho me   Ph y sic a l   Reh a b il it a ti o n 2014  IEE In tern a ti o n a S y m p o siu m   o n   M u lt im e d ia .   2 0 1 4 ;   2 3 7 2 4 0 .   [3 3 ]   S taa b   R.   Re c o g n izin g   sp e c if ic  e rro rs  in   h u m a n   p h y sic a e x e rc is e   p e rf o r m a n c e   w it h   M icro so f K in e c t.   M a ste r’s  T h e se s P ro j.   Re p o rts .   2 0 1 4 .   [3 4 ]   V e m u lap a ll R,   A rra te  F ,   Ch e ll a p p a   R.   Hu ma n   Actio n   Rec o g n it io n   b y   Rep re se n ti n g   3 S k e leto n a s P o in ts  in   a   L ie   Gr o u p .   2 0 1 4   IEE E   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter Visio n   a n d   P a tt e rn   Re c o g n it io n .   2 0 1 4 ;   5 8 8 5 9 5 .   [3 5 ]   V e m u lap a ll R,   Ch e ll a p p a   R.   R o ll in g   Ro t a ti o n f o Rec o g n izin g   Hu ma n   Acti o n fr o 3 D S k e leta Da ta 2 0 1 6   IE E E   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isi o n   a n d   P a tt e rn   Re c o g n it i o n   (C VP R) .   2 0 1 6 ;   4 4 7 1 4 4 7 9 .   [3 6 ]   Du   Y,  W a n g   W ,   W a n g   L .   Hie ra r c h ica re c u rr e n n e u ra n e two rk   f o sk e leto n   b a se d   a c ti o n   re c o g n it io n .   2 0 1 5   IEE E   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isi o n   a n d   P a tt e rn   Re c o g n it i o n   (C VP R) .   2 0 1 5 ;   1 1 1 0 1 1 1 8 .   [3 7 ]   V e e riah   V ,   Zh u a n g   N,   Qi  G .   J.  Diff e re n ti a Rec u rr e n t   Ne u ra l   Ne two rk fo Acti o n   Re c o g n it i o n 2 0 1 5   IEE E   In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isi o n   (ICC V ) .   2 0 1 5 4 0 4 1 4 0 4 9 .   [3 8 ]   Zh u   W .   Co - o c c u rre n c e   F e a tu re   L e a rn in g   f o S k e leto n   b a se d   A c ti o n   Re c o g n it i o n   u si n g   Re g u lariz e d   De e p   {L S T M Ne tw o rk s.  Co RR .   2 0 1 6 ;   a b s/1 6 0 3 . 0 .   [3 9 ]   S h a h r o u d y   A ,   L iu   J,  Ng   T . - T ,   W a n g   G .   {N T U}  {R G B+ D:}  { A L a r g e   S c a le  Da ta se f o 3 Hu m a n   A c ti v it y   A n a l y si s.  Co RR .   2 0 1 6 ;   a b s/1 6 0 4 . 0 .   [4 0 ]   L iu   J,  S h a h ro u d y   A ,   X u   D,  W a n g   G .   S p a ti o - T e m p o ra {L S T M w it h   T ru st  Ga tes   f o 3 D   Hu m a n   A c ti o n   Re c o g n it io n .   Co RR .   2 0 1 6 ;   a b s/1 6 0 7 . 0 .   [4 1 ]   Zan f ir  M ,   L e o rd e a n u   M ,   S m in c h ise sc u   C.   T h e   M o v in g   P o se An   Ef fi c ien 3 Ki n e ma ti c De sc rip to fo L o w - L a ten c y   Acti o n   Rec o g n it i o n   a n d   De tec ti o n .   2 0 1 3   IE EE   I n tern a t io n a l   Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter  V isio n .   2 0 1 3 ;     2 7 5 2 2 7 5 9 .   [4 2 ]   G o w a y y e d   M .   A .   Histo g r a m   o Orie n ted   Disp lac e m e n ts  (HO D) De sc rib in g   T ra jec to ries   o f   Hu m a n   Jo in ts  f o A c ti o n   Re c o g n it io n .   Co RR ,   2 0 1 3 .   2 0 1 3 ;   a b s/1 6 1 1 . 0 (7 ): 2 7 5 2 2 7 5 9 .   [4 3 ]   S o n g   S ,   L a n   C,   X i n g   J,  Zen g   W ,   L iu   J.  A n   En d - to - En d   S p a ti o - T e m p o ra A tt e n ti o n   M o d e l   f o Hu m a n   Ac ti o n   Re c o g n it io n   f ro m   S k e l e to n   Da ta.  Co RR .   2 0 1 6 ;   a b s/1 6 1 1 . 0 .   [4 4 ]   Du   Y,  F u   Y,   W a n g   L .   Re p re se n tatio n   L e a rn in g   o f   T e m p o ra D y n a m ics   f o S k e leto n - Ba se d   A c ti o n   Re c o g n it i o n .   IEE T ra n s.  Im a g e   Pr o c e ss .   2 0 1 6 2 5 (7 ) :3 0 1 0 3 0 2 2 .   [4 5 ]   De   Ro sa rio   H,  B e ld a - L o is  J.  M ,   F o F ,   M e d in a   E,   P o v e d a - P u e n te  R,   Kro ll   M .   Co rre c ti o n   o f   jo in a n g les   f ro m   k in e c f o b a lan c e   e x e rc isin g   a n d   a ss e ss m e n t.   J .   Ap p l.   B io me c h .   2 0 1 4 3 0 ( 2 ): 2 9 4 2 9 9 .   [4 6 ]   L S ,   P a th iran a   P .   N,   Ca e ll T .   M u lt i - k in e c sk e leto n   f u sio n   f o p h y sic a re h a b i li ta ti o n   mo n it o ri n g 2 0 1 4   3 6 th   A n n u a In tern a ti o n a C o n f e re n c e   o f   th e   IEE E n g in e e rin g   i n   M e d i c in e   a n d   Bi o l o g y   S o c iet y ,   2 0 1 4 .   5 0 6 0 5 0 6 3 .   [4 7 ]   W a n g   Q,  Ku ril lo   G ,   O f li   F ,   Ba j c s y   R.   Re m o te   He a lt h   Co a c h in g   S y ste m   a n d   Hu m a n   M o ti o n   Da ta  A n a l y sis  f o P h y sic a T h e ra p y   w it h   M icro so f Kin e c t.   Co RR ,   a b s/ 1 5 1 2 . 0 (1 1 1 9 6 5 ).   [4 8 ]   S in h a   S ,   Bh o wm ic k   B,   S in h a   A ,   Da A .   A c c u ra te  e sti m a ti o n   o f   jo in m o ti o n   traje c to ries   f o re h a b il it a ti o n   u sin g   K in e c t.   2 0 1 7   3 9 t h   A n n u a In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o f   th e   IEE En g in e e rin g   in   M e d ici n e   a n d   Bi o lo g y   S o c iet y   (EM BC) .   2 0 1 7 3 8 6 4 3 8 6 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.