https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4759
Title: | Распознавание позы тела человека с помощью 3D камеры с сенсором глубины |
Other Titles: | Recognition of body postures using a 3D camera with the depth sensor |
Authors: | Шпирко, А. А. Дорофеев, Н. С. Бобков, А. С. |
Keywords: | упражнения ЛФК;продукционные правила;нейронная сеть;контроль правильности выполнения упражнений;recognition of body postures;a 3D camera;the depth sensor |
Issue Date: | 2013 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | 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. |
Abstract: | 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. |
Alternative abstract: | 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 |
Appears in Collections: | OSTIS-2013 |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Shpirko_Raspoznavaniye.PDF | 1.09 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.