Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4759
Название: Распознавание позы тела человека с помощью 3D камеры с сенсором глубины
Другие названия: Recognition of body postures using a 3D camera with the depth sensor
Авторы: Шпирко, А. А.
Дорофеев, Н. С.
Бобков, А. С.
Ключевые слова: упражнения ЛФК;продукционные правила;нейронная сеть;контроль правильности выполнения упражнений;recognition of body postures;a 3D camera;the depth sensor
Дата публикации: 2013
Издательство: БГУИР
Описание: Шпирко, А. А. Распознавание позы тела человека с помощью 3D камеры с сенсором глубины / А. А. Шпирко, Н. С. Дорофеев, А. С. Бобков // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2013): материалы III Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013г.) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2013. – 501 - 504 с.
Аннотация: В работе описан метод контроля правильности выполнения физических упражнений лечебной физкультуры с помощью технологии Microsoft Kinect. Формализован процесс идентификации позы тела человека по координатам некоторых «характерных» узлов тела человека с использованием продукционных правил. С помощью нейронной сети – многослойного персептрона происходит классификация упражнений на правильные и неправильные. Обучение нейронной сети происходило на выборке, составленной экспертом в области ЛФК.
Аннотация на другом языке: A new method of controlling correctness of performing physical exercises of physical therapy with the help of 3D camera with depth sensor is described. Process of identifying human body postures by coordinates of some "specific" nodes of the human body using production rules was formalized. With the help of neural networks - multilayer perceptron exercises are classified on right and wrong. Neural network was trained using samples prepared by the experts in the field of physical therapy.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4759
Располагается в коллекциях:OSTIS-2013

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Shpirko_Raspoznavaniye.PDF1.09 MBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание Просмотр статистики Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.