DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Шпирко, А. А. | - |
dc.contributor.author | Дорофеев, Н. С. | - |
dc.contributor.author | Бобков, А. С. | - |
dc.date.accessioned | 2015-09-03T14:48:48Z | |
dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:06:52Z | - |
dc.date.available | 2015-09-03T14:48:48Z | |
dc.date.available | 2017-07-18T09:06:52Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.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. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4759 | - |
dc.description.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. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | упражнения ЛФК | ru_RU |
dc.subject | продукционные правила | ru_RU |
dc.subject | нейронная сеть | ru_RU |
dc.subject | контроль правильности выполнения упражнений | ru_RU |
dc.subject | recognition of body postures | ru_RU |
dc.subject | a 3D camera | ru_RU |
dc.subject | the depth sensor | ru_RU |
dc.title | Распознавание позы тела человека с помощью 3D камеры с сенсором глубины | ru_RU |
dc.title.alternative | Recognition of body postures using a 3D camera with the depth sensor | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
local.description.annotation | 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. | - |
Appears in Collections: | OSTIS-2013
|