Automatische Erkennung von Zuständen in Anthropomatiksystemen
In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bew...
Saved in:
| Hovedforfatter: | |
|---|---|
| Format: | Online |
| Sprog: | tysk |
| Udgivet: |
KIT Scientific Publishing
2021
|
| Fag: | |
| Online adgang: | 34424 |
| Tags: |
Ingen Tags, Vær først til at tagge denne postø!
|
| Summary: | In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen. |
|---|