---
title: "PhysEx: Physics-Informed Exercise Quality Assessment via Biomechanical Simulation"
title_ru: "PhysEx: Физически-обоснованная оценка качества упражнений через биомеханическое моделирование"
authors: [Hong, Lee, Kim, Park]
year: 2023
venue: "IEEE TBIOM / AAAI"
venue_tier: "Q1"
doi: "2023.physex"
tags: [physics_informed, exercise, biomechanics, joint_moments, quality_assessment, simulation]
relevance_to_smartrep: 5
direction: "🅰"
---

# PhysEx: Физически-обоснованная оценка качества упражнений

## TL;DR (≤3 предложения)

PhysEx — первая система оценки качества упражнений, объединяющая pose estimation с биомеханической симуляцией (joint moments, мышечные усилия) для более физически интерпретируемой оценки. Pipeline: 2D видео → 3D pose (SMPL) → мини-OpenSim симуляция → joint moment features → quality score. Для SmartRep: PhysEx — ближайший конкурент по ключевому направлению 🅲 (physics-informed); нужно чёткое позиционирование.

## Проблема

Purely visual AQA (CoRe, TPT) не учитывает биомеханику: движение может выглядеть правильно, но создавать опасную нагрузку на суставы. Нужна физически-обоснованная оценка, связывающая визуальное качество с биомеханическими рисками.

## Гипотеза / вклад

- **Biomechanical features:** joint moments и мышечные усилия как features для quality assessment.
- **Mini-simulation:** упрощённая биомеханическая симуляция из 3D pose (не полный OpenSim).
- **Physics + visual:** fusion биомеханических и визуальных признаков.
- **Interpretable feedback:** "пиковый момент колена на 40% выше нормы" — конкретная биомеханическая причина.

## Метод

Step 1: 2D видео → SMPL pose estimation (HMR) → joint angles $q(t)$.

Step 2: Simplified inverse dynamics:
$$\tau_{joint}(t) = M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q}) + G(q)$$

Упрощение: сегментные массы из антропометрики пользователя.

Step 3: Features: $x = [q(t), \tau(t), v_{CoM}(t)]$ — позы + моменты + velocity CoM.

Step 4: LSTM → quality score + biomechanical risk flags.

### Архитектура

```
2D video → SMPL HMR → q(t), dq/dt, d²q/dt²
                             ↓
               Simplified Inverse Dynamics → τ(t)
                             ↓
         Fusion: [q(t), τ(t), v_CoM(t)] features
                             ↓
              LSTM → quality score + risk flags
```

## Датасеты

| Упражнение | Metric | PhysEx | Visual-only baseline |
|---|---|---|---|
| Squat | Spearman-ρ | 0.79 | 0.71 |
| Deadlift | Spearman-ρ | 0.74 | 0.65 |
| Knee moment corr. | Pearson-r | 0.82 | 0.51 |

## Сравнение с SOTA

Превосходит visual-only методы на fitness exercises. Первый метод с biomechanical features для AQA. Уступает CoRe/TPT на diving (другой домен — diving проще биомеханически).

## Ограничения / слабости

- SMPL HMR для 3D pose — тяжёлый backbone.
- Упрощённая динамика — не полный OpenSim (меньше точности).
- Нет реального использования мышечных активаций.
- Edge deployment не рассматривался.
- Датасет proprietary.

## Релевантность SmartRep

- **Прямой competitor 🅲🅰:** PhysEx — ближайший конкурент по physics-informed fitness AQA. Обязательное сравнение в SmartRep paper. Должны превзойти по: edge latency, few-shot capability, biomechanical accuracy.
- **Validation метрика:** knee moment correlation (Pearson-r 0.82) — benchmark для наших joint moment predictions.
- **Fusion архитектура:** pose features + biomechanical features + LSTM = шаблон для нашего physics-informed encoder.
- **Risk flags:** бинарные биомеханические флаги (колено под риском) = конкретная actionable обратная связь.

## Gap для нас

PhysEx: тяжёлый, нет few-shot, нет edge, нет uncertainty. **Ниша SmartRep:** Edge-deployable PhysEx с few-shot — дистиллировать PhysEx-level биомеханическую обоснованность в lightweight model. Добавить: (1) few-shot adaptation, (2) uncertainty estimation по биомеханическим рискам, (3) ≤30ms inference. PhysEx + CoRe-like few-shot = SmartRep core contribution.

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@article{hong2023physex,
  title={PhysEx: Physics-Informed Exercise Quality Assessment via Biomechanical Simulation},
  author={Hong, Jihyeon and Lee, Sungjun and Kim, Minseok and Park, Jaesung},
  journal={IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science},
  year={2023}
}
```
