PostureGuard: An Intelligent Vision-Based System for Automatic Sitting Posture Monitoring - Ayoub YOUSFI (My University, 2026)
One of the most widespread health problems today is poor and unhealthy sitting posture, which often leads to undesirable side effects and acute pain. This phenomenon spans multiple domains, whether in industrial settings, offices, or among workers and students who sit in front of computers for long periods in an incorrect manner. This unhealthy behaviour causes an improper spinal position. In this work we present PostureGuard, an intelligent system that analyses body posture through image and video analysis and classifies sitting posture as either poor or good, without the need for expensive or impractical sensors. The system requires only a standard RGB camera, and it handles the monitoring and alerting process entirely on its own. Four methods are proposed and evaluated: a CNN-based image classifier, an SVM classifier using joint angle features, an LSTM-based video classifier, and a BiLSTM model with attention. The best result achieves an accuracy of 93.48% on a public dataset. ------------------------------------------------------------------------- تُعدّ سوء وضعية الجلوس من أكثر المشكلات الصحية انتشاراً في العصر الحالي، إذ كثيراً ما تُفضي إلى آثار جانبية غير مرغوب فيها وآلام حادة. تمتد هذه الظاهرة لتشمل مجالات متعددة، سواء في البيئات الصناعية أو المكاتب، أو بين العمال والطلاب الذين يقضون ساعات طويلة أمام الحاسوب في أوضاع غير صحيحة، مما يتسبب في انحراف العمود الفقري. في هذا العمل، نقدم نظام PostureGuard، وهو نظام ذكي يحلل وضعية الجسم من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو، ويصنف وضعية الجلوس إلى صحيحة أو خاطئة. دون الحاجة إلى أجهزة استشعار مكلفة أو غير عملية. يتطلب النظام كاميرا RGB عادية فحسب، ويتولى عملية المراقبة والتنبيه بشكل كامل وتلقائي. يتم اقتراح وتقييم أربع طرق: مصنف CNN على الصور، ومصنف SVM باستخدام زوايا المفاصل، ومصنف فيديو مبني على LSTM، ونموذج BiLSTM. أفضل نتيجة تحقق دقة 93.48% على مجموعة بيانات عامة. ------------------------------------------------------------------------ L'un des problèmes de santé les plus répandus aujourd'hui est la mauvaise posture assise, qui entraîne souvent des effets indésirables et des douleurs aiguës. Ce phénomène touche de nombreux domaines, que ce soit dans les milieux industriels, les bureaux, ou parmi les travailleurs et les étudiants qui passent de longues heures devant un ordinateur dans une position incorrecte. Ce comportement malsain provoque une mauvaise position de la colonne vertébrale. Dans ce travail, nous présentons PostureGuard, un système intelligent qui analyse la posture corporelle à travers l'analyse d'images et de vidéos, et classifie la posture assise comme correcte ou incorrecte, sans avoir besoin de capteurs coûteux ou peu pratiques. Le système nécessite uniquement une caméra RGB standard et prend en charge le processus de surveillance et d'alerte de manière entièrement autonome. Quatre méthodes sont proposées et évaluées : un classificateur CNN sur images, un classificateur SVM utilisant les angles articulaires, un classificateur vidéo basé sur LSTM, et un modèle BiLSTM avec attention. Le meilleur résultat atteint une précision de 93,48% sur un jeu de données public.
Keywords: sitting posture; computer vision; pose estimation; machine learning; YOLOv8; MediaPipe; LSTM; CNN; SVM; ergonomics.; : وضعية الجلوس، رؤية الحاسوب، تقدير الوضعية، التعلم الآلي، YOLOv8، MediaPipe، LSTM، CNN، SVM، الإرغونوميا.; : posture assise; vision par ordinateur; estimation de pose; apprentissage automatique; ergonomie.