Tematyka opracowania obejmuje zagadnienia zwiÄ…zane z analizÄ… dyskryminacyjnÄ…
wielomodalnych danych ruchu w reprezentacjach z zadanym modelem szkieletowym
i zawierających sekwencje sylwetek postaci. Brane pod uwagę są trzy podejścia
do klasyfikacji danych ruchu: ekstrakcja i selekcja cech uzupełnione o nadzorowaną
klasyfikacjÄ™, transformata dynamicznego marszczenia czasu i niejawne
modele Markowa. Do ekstrakcji cech zbioru rotacji stosowane są między innymi
statystyki kwaternionowe uwzględniające wartość średnią, medianę, odchylenie
standardowe i rozkÅ‚ad gÅ‚ównego kierunku, a do oszacowania podobieÅ„stwa par
obrotów badane różne miary bazujÄ…ce na przestrzeniach katów Eulera i kwaternionów.
Na podstawie uzyskanych wyników predykcji w odniesieniu do pojedynczych
stawów konstruowany jest ich ranking, a z wykorzystaniem odpowiedniej metody
poszukiwaÅ„ wyznaczana jest optymalna kombinacja stawów w zadanym problemie
klasyfikacji. Dla przestrzeni opisu pozy i sylwetki postaci oraz caÅ‚ych tensorów
danych ruchu prowadzona jest redukcja wymiarowości, a dla generycznego podejścia
ekstrakcji cech -automatyczna selekcja. Przedstawione wyniki eksperymentów
obliczeniowych obejmujÄ… problemy rozpoznawania pojedynczej pozy, identyfikacji
osobniczej chodu oraz oceny nieprawidłowości ruchu w chorobach zwyrodnieniowych
stawów biodrowych i krÄ™gosÅ‚upa, a także w stanach poudarowych mózgu
i chorobie Parkinsona.

Osoby które kupowały "Klasyfikacja wielomodalnych danych ruchu", wybierały także:

• DevOps w praktyce. Kurs video. Jenkins, Ansible, Terraform i Docker 190,00 zÅ‚, (39,90 zÅ‚ -79%)
• Wyrażenia regularne od podstaw 39,67 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -70%)
• Projektowanie systemów rozproszonych. Wzorce i paradygmaty dla skalowalnych, niezawodnych usÅ‚ug 39,67 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -70%)
• Zrozum struktury danych. Algorytmy i praca na danych w Javie 39,67 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -70%)
• Kosymulacja. Elastyczne projektowanie i symulacja wielodomenowa 38,39 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -69%)

Spis treści

[ERROR]