A comparative analysis of pose estimation models as enablers for a smart-mirror physical rehabilitation system

Abstract

Smart mirrors are gaining attention as a smart device that could integrate a set of functionalities intended to assist older adults in their day-to-day life. These devices are seamlessly integrated in the environment, providing a user-friendly interface and naturally fitting into the daily-care routines. People face a mirror several times a day, thus ensuring that any application running on a smart mirror will have several guaranteed interactions per day. It is therefore essential to detect when the user is in front of the mirror and also to interpret what he or she is doing. Very powerful and accurate libraries are currently available, but the limited computational resources and the need to work in real time limit the valid options for smart mirror devices. This paper therefore analyses and evaluates several body pose estimation models in order to determine which one can be deployed in a smart mirror-like device dedicated to supporting older adults in their physical rehabilitation routines.

Los espejos inteligentes están ganando atención como un dispositivo inteligente que podría integrar un conjunto de funcionalidades destinadas a ayudar a los adultos mayores en su día a día. Estos dispositivos se integran a la perfección en el entorno, brindan una interfaz fácil de usar y se adaptan naturalmente a las rutinas de cuidado diario. Las personas se enfrentan a un espejo varias veces al día, lo que garantiza que cualquier aplicación que se ejecute en un espejo inteligente tendrá varias interacciones garantizadas por día. Por lo tanto, es fundamental detectar cuándo el usuario está frente al espejo y también interpretar lo que está haciendo. Actualmente se encuentran disponibles bibliotecas muy potentes y precisas, pero los recursos computacionales limitados y la necesidad de trabajar en tiempo real limitan las opciones válidas para los dispositivos espejo inteligentes.