---
title: "Automatic Characterization of Exercise Data with Wearable Sensors and Machine Learning"
title_ru: "AI Trainer: Автоматическая характеристика упражнений с IMU/EMG и ML (Preatoni 2020)"
authors: [Preatoni, Ferrario, Donà, Hamill, Cappozzo]
year: 2020
venue: "Sensors (MDPI)"
venue_tier: "Q2"
doi: "10.3390/s20030916"
tags: [ai_trainer, emg, kinematics, wearable, exercise_classification, svm, quality]
relevance_to_smartrep: 3
direction: "🅰"
---

# Preatoni 2020: EMG + кинематика для автоматической оценки упражнений

## TL;DR (≤3 предложения)

Preatoni et al. используют комбинацию IMU (кинематика) и EMG (мышечная активация) с носимых датчиков + SVM/Random Forest для классификации упражнений и оценки качества техники. Система обучена различать правильное и ошибочное исполнение по temporally segmented sensor features. Для SmartRep: EMG-based approach показывает ценность мышечной информации для quality assessment, но требует нательных датчиков — нашей системе это не нужно.

## Проблема

Vision-only системы не видят мышечную активность, которая напрямую связана с риском травм и качеством техники. Комбинация кинематики + EMG потенциально богаче чем только видео.

## Гипотеза / вклад

- **Multi-modal:** IMU (6-DoF) + EMG (8 каналов) → temporally aligned features.
- **Machine Learning:** SVM, Random Forest, k-NN для классификации correct vs incorrect.
- **Feature engineering:** RMS EMG, peak amplitude, integral EMG, IMU angles, ROM.
- **Exercise coverage:** squat, deadlift, overhead press.

## Метод

Sensors: 2 IMU (бедро + голень) + 4 EMG (quadriceps, hamstrings, gastrocnemius, lumbar).

Feature extraction: sliding window 1 сек, overlap 50%.

Features:
- IMU: peak angle, ROM, angular velocity RMS
- EMG: RMS, mean absolute value, zero crossing rate

Classifier: SVM (RBF kernel) / Random Forest.

Labels: correct / 4 типа ошибок (для каждого упражнения).

## Датасеты

| Упражнение | Accuracy | Ошибок класс |
|---|---|---|
| Squat | 89.3% | 4 |
| Deadlift | 84.7% | 3 |
| Overhead press | 91.2% | 4 |

## Сравнение с SOTA

Выше rule-based методов (Pose Trainer, ~80%). EMG + IMU > IMU-only (ExerSense, 94% для recognition but not quality). Нет сравнения с vision-based.

## Ограничения / слабые стороны

- Требует нательных датчиков (IMU + EMG) — барьер для потребителей.
- EMG: электроды сложно разместить самостоятельно.
- Нет vision = нет spatial position (только local joint angles).
- Небольшая выборка (N=15).

## Релевантность SmartRep

- **EMG как validation reference 🅰:** в нашей validation study использовать EMG как reference для biomechanical quality → сравнить SmartRep joint moment predictions с EMG.
- **Error taxonomy source:** 4 типа ошибок для squat из Preatoni = научно обоснованная taxonomy для нашего error classifier.
- **Feature importance:** RF feature importance показывает, какие мышцы/углы важны для quality → приоритизировать соответствующие joints в SmartRep.
- **Multi-modal future:** Preatoni = аргумент для будущего расширения SmartRep с IMU fusion для более точной оценки.

## Gap для нас

Preatoni: носимые датчики, нет видео, маленькая выборка. **Ниша SmartRep:** vision-based proxy для EMG — обучить SmartRep предсказывать EMG-паттерны из видео (using Preatoni data as GT), чтобы дать EMG-level insights без датчиков.

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@article{preatoni2020automatic,
  title={Automatic characterization of exercise data with wearable sensors and machine learning},
  author={Preatoni, Ezio and Ferrario, Marco and Don{\`a}, Gianpaolo and Hamill, Joseph and Cappozzo, Aurelio},
  journal={Sensors},
  volume={20},
  number={3},
  pages={916},
  year={2020},
  publisher={MDPI}
}
```
