Data-driven phase extraction for anomaly detection of repetitive human movements
Human movements during a specific task usually consist of inconsistency and variations. They are caused by different strategies, the pace of movement, or even anthropometric structure of each subject. This dissertation aims to develop a norm modelling methodology that can model a generic repetitive...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Jatesiktat, Prayook |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ang Wei Tech |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/83253 http://hdl.handle.net/10220/47998 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Unsupervised phase learning and extraction from repetitive movements
بواسطة: Jatesiktat, Prayook, وآخرون
منشور في: (2020) -
Autonomous modeling of repetitive movement for rehabilitation exercise monitoring
بواسطة: Jatesiktat, Prayook, وآخرون
منشور في: (2022) -
Autonomous modeling of repetitive movement for rehabilitation exercise monitoring
بواسطة: Prayook Jatesiktat, وآخرون
منشور في: (2022) -
Autonomous modeling of repetitive movement for rehabilitation exercise monitoring
بواسطة: Jatesiktat P.
منشور في: (2023) -
A data-driven method for network anomaly attack detection in public transport system
بواسطة: Yin, Rui
منشور في: (2019)