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:

• Zosta 149,00 zÅ‚, (44,70 zÅ‚ -70%)
• Metoda dziel i zwyci 89,00 zÅ‚, (26,70 zÅ‚ -70%)
• Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science 399,00 zÅ‚, (119,70 zÅ‚ -70%)
• Design Thinking. Kurs video. My 129,00 zÅ‚, (38,70 zÅ‚ -70%)
• Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obraz 149,00 zÅ‚, (44,70 zÅ‚ -70%)

Spis treści

[ERROR]