ИЕРАРХИЧЕСКАЯ МАШИНА СОСТОЯНИЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ФИЗИЧЕСКИХ УПРАЖНЕНИЙ ПО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ПОЗ ЧЕЛОВЕКА
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2023.13.1.006Ключевые слова:
искусственный интеллект, машина состояний, нейронные сети, компьютерное зрение, позы человекаАннотация
В последнее десятилетие значительные ресурсы были направлены международными компаниями и исследовательскими учреждениями на развитие нейронных сетей для компьютерного зрения, определяющих последовательность поз человека по видео. Поскольку такие данные не могут использоваться человеком непосредственно и требуют предварительной обработки появилась необходимость в разработке универсальных методов обработки последовательности поз человека. Содержание и структура результирующего сигнала таких методов зависят от конечной задачи системы, и в большинстве случаев не являются универсальными. Универсальные методы обработки, которые могут использоваться для разных задач, являются особенно ценными. В статье описывается метод обработки исходного сигнала нейронной сети, который позволяет определять тип физического упражнения. Этот метод является достаточно универсальным и может использоваться самостоятельно или как один из этапов решения пользовательской задачи. Одним из примеров применения метода является автоматическое измерение длительности упражнений на протяжении сеанса занятия спортом. Другим примером является определение типа упражнения в случае, когда эта промежуточная информация нужна перед применением алгоритмов подсчета количества итераций этого упражнения.
Скачивания
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en