動作反復カウンティングの精度を向上させるためには、複数の新しいセンサーデータやモダリティを活用することが考えられます。例えば、以下のような技術が有効です。
深度センサー: 深度カメラ（例：Microsoft KinectやIntel RealSense）を使用することで、被写体の3D情報を取得し、動作の空間的な変化をより正確に捉えることができます。これにより、動作の位置や距離を考慮したカウントが可能になります。
IMUセンサー: 加速度計やジャイロスコープを搭載したIMU（慣性計測装置）を利用することで、動作の加速度や回転をリアルタイムで測定し、動作の周期性や速度をより正確に把握できます。
音声データ: 動作に伴う音声データを分析することで、特定の動作に関連する音のパターンを識別し、視覚情報と組み合わせてカウント精度を向上させることができます。
生体信号: 心拍数や呼吸数などの生体信号をモニタリングすることで、運動の強度や疲労度を考慮した動作カウントが可能になります。これにより、特にスポーツやフィットネスの分野での応用が期待されます。
これらの新しいセンサーデータやモダリティを統合することで、動作反復カウンティングの精度を大幅に向上させることができるでしょう。