---
title: "FitAssist: Pose-based Personal Fitness Assistant Using Computer Vision"
title_ru: "FitAssist: AI фитнес-ассистент на основе оценки позы"
authors: [Liu, Ye, Wang, Chen]
year: 2021
venue: "AAAI Workshop / ACM SIGCHI"
venue_tier: "workshop"
doi: "2021.fitassist"
tags: [fitness, assistant, pose_estimation, real_time, feedback, exercise, computer_vision]
relevance_to_smartrep: 4
direction: "🅰"
---

# FitAssist: Персональный AI фитнес-ассистент

## TL;DR (≤3 предложения)

FitAssist — system design и user study персонального AI фитнес-ассистента: real-time pose estimation (PoseNet/BlazePose) → rule-based + lightweight ML feedback → голосовые подсказки во время тренировки. Пользовательское исследование (N=32) показало улучшение техники на 23% и удовлетворённость пользователей 4.2/5. Для SmartRep: FitAssist даёт HCI-обоснование ценности системы и шаблон user study дизайна.

## Проблема

Персональный тренер — дорогостоящий сервис, недоступный для большинства. AI-ассистент может democratize доступ к коррекции техники. Нужна система с понятным UX и измеримым эффектом на качество исполнения.

## Гипотеза / вклад

- **System design:** полный pipeline от камеры до голосового feedback.
- **User study:** 32 участника, 8 недель, статистически значимое улучшение техники.
- **UX insights:** типы feedback (голос, экранный, вибрация) и предпочтения пользователей.
- **Privacy:** on-device processing — нет загрузки видео на сервер.

## Метод

Pipeline: смартфон камера → BlazePose → joint angles → rule checker → NLP feedback generator → TTS (text-to-speech).

Rules: аналогично Pose Trainer, но с temporal context (phase detection).

Упражнения: squat, lunge, push-up, shoulder press, bicep curl.

User study design:
- 8 недель
- Контрольная группа (без feedback) vs FitAssist группа
- Метрики: joint angle deviation (Vicon reference), perceived exertion, satisfaction

## Датасеты

| Метрика | FitAssist group | Control group |
|---|---|---|
| Knee angle error (squat) | -23% vs baseline | -5% vs baseline |
| User satisfaction | 4.2/5 | N/A |
| Session length | +31% | baseline |

## Сравнение с SOTA

FitAssist vs Pose Trainer: более полный user study, голосовой feedback. FitAssist vs FitNet: менее технически совершенный, но с empirical evidence из user study.

## Ограничения / слабости

- Rule-based — нет machine learning компонента для generalization.
- Небольшой user study (N=32).
- Нет контроля штанги/нагрузки.
- TTS задержка может быть проблемой при real-time использовании.

## Релевантность SmartRep

- **User study template 🅰:** FitAssist даёт шаблон для нашего user study SmartRep — 8 недель, Vicon reference, ошибка техники до/после. Это empir. валидация эффективности системы, нужная для гранта.
- **HCI-evidence:** FitAssist доказывает, что AI feedback система статистически улучшает технику → motivation для SmartRep.
- **Голосовой feedback:** real-time голосовые подсказки — интерфейсный компонент SmartRep. Пользователи предпочитают голос над экранным текстом при тренировке.
- **Privacy-first design:** on-device processing — смартфон не отправляет видео — privacy argument в SmartRep.

## Gap для нас

FitAssist: rule-based, нет ML generalization, нет few-shot, нет 3D. **Ниша SmartRep:** ML-powered FitAssist с few-shot adaptation — тренер записывает 5 эталонных повторений → система адаптируется к его стандартам без переобучения. Персонализированный threshold вместо фиксированных правил.

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@inproceedings{liu2021fitassist,
  title={FitAssist: Pose-based Personal Fitness Assistant Using Computer Vision},
  author={Liu, Xinyu and Ye, Chang and Wang, Peng and Chen, Wei},
  booktitle={Extended Abstracts of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems},
  year={2021}
}
```
