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Originaltitel:
Machine Learning for Human Motion Analysis and Gesture Recognition
Übersetzter Titel:
Maschinelle Lernverfahren zur menschlichen Bewegungsanalyse und Gestenerkennung
Autor:
Schwarz, Loren Arthur
Jahr:
2012
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Navab, Nassir (Prof. Dr.)
Gutachter:
Pless, Robert (Prof., Ph.D.); Navab, Nassir (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Human Pose Estimation, Activity Recognition, Manifold Learning, Wearable Sensors, Depth Cameras
Übersetzte Stichworte:
Bewegungserkennung, Aktivitätserkennung, Manifold Learning, Inertialsensoren, Tiefenkameras
Schlagworte (SWD):
Bewegungsanalyse; Technik; Maschinelles Lernen; Bilderkennung
TU-Systematik:
DAT 708d; DAT 760d
Kurzfassung:
In this thesis, we investigate machine learning methods for human motion analysis. We introduce algorithms for human pose estimation and activity recognition that do not rely on classical cameras and that can cope with noisy and incomplete input data. We propose methods that capture human movements using body-worn inertial sensors or using a depth camera. In a training phase, the measurements from these modalities are complemented with precise motion data recorded with a camera-based system. We...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit befasst sich mit maschinellem Lernen zur Analyse menschlicher Bewegungen. Es werden Algorithmen zur Erkennung von Körperhaltungen und Aktivitäten vorgestellt, die auf klassische Kameras verzichten und mit unvollständigen und verrauschten Daten zurecht kommen. Die vorgestellten Verfahren benutzen am Körper getragene Inertialsensoren oder eine Tiefenkamera als Eingabemedium. In einer Trainingsphase werden die Messungen dieser Modalitäten um präzise Bewegungsdaten ergänzt, die mit eine...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1094845
Eingereicht am:
05.01.2012
Mündliche Prüfung:
22.06.2012
Dateigröße:
69206895 bytes
Seiten:
163
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20120622-1094845-1-5
Letzte Änderung:
04.09.2012
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