分類モデルを用いたヒト運動学データの標識【JST・京大機械翻訳】

Shi, Y.; Chadderwala, N.; Ratan, U.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220263860394 整理番号：22P0320798

分類モデルを用いたヒト運動学データの標識【JST・京大機械翻訳】

LABELLING HUMAN KINEMATICS DATA USING CLASSIFICATION MODELS

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月24日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究の目的は,人間運動学データを正確かつ効率的にラベル付けできる分類モデルを開発することである。運動学データは,人体にセンサーを配置し,それらの速度,加速度および位置を三次元で追跡することにより,個人の動きに関する情報を提供する。これらのデータ点は,センサから捕捉された3Dデータから変換された数値データを含むC3Dフォーマットで利用可能である。データポイントを用いて,損傷患者または身体障害患者の運動を分析した。運動の正確な見解を得るために,センサによって生成されたデータセットを適切にラベル付けする必要がある。データ捕捉プロセスにおける不一致のため,マーカーが欠測データまたは欠測ラベルを持つ事例がある。欠落ラベルは,雑音を導入し,3次元空間におけるセンサ位置決めの不完全なデータポイントを生成するので,運動解析における障害である。データのラベル付けは,分析過程で実質的な努力を手作業で導入した。本論文では,その生フォーマットから運動学データを前処理し,分類モデルを用いて欠測マーカーを用いてデータポイントをラベル付けする方法について述べた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

生体計測

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