NOTES PERTAINING TO PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Text of Note
چاپی - الکترونیکی
NOTES PERTAINING TO PHYSICAL DESCRIPTION
Text of Note
مصور، جدول، نمودار
DISSERTATION (THESIS) NOTE
Dissertation or thesis details and type of degree
کارشناسی ارشد
Discipline of degree
مهندسی برق- مخابرات سیستم
Date of degree
۱۴۰۰/۰۷/۰۱
Body granting the degree
صنعتی سهند
SUMMARY OR ABSTRACT
Text of Note
پیشرفت روزافزون سیستمهای دیجیتالی، الگوریتمهای بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی ما را قادر به اخذ داده های حرکتی انسان با دقت بالا و سرعت بیشتر برای سنتز حرکت در علوم ورزشی می کنند .با توجه به رشد فزایندهی دادههای حرکتی؛ بازیابی خودکار و تفسیر و طبقه بندی این دادهها به یک تحقیق مهم تبدیل شده است .در این پژوهش ما پایگاه دادهای را که شامل ۷ نفر مرد که هر کدام ۱۰ حرکت ورزشی( ۶ تا حرکت دست و ۴ تا حرکت پا به صورت چپ و راست در ۸ جهت مختلف) با پشت زمینه ثابت را انجام داده-اند، ایجاد کردیم .مراحل قسمت آموزش شامل استخراج نقاط کلیدی با بهرهگیری از شبکه عصبی عمیق( روشهای نگاشت حرارتی و قسمتهای پیوسته)، محاسبه فاصلهای اقلیدسی نقاط از یکدیگر، تنظیم منحنی توسط رگرسیون مبتنی بر شبکه عصبی، یکپارچهسازی منیفلد حرکات مشابه، محاسبهی واریانس باقیمانده و اعمال روش کاهش ابعاد میباشد .مراحل قسمت ارزیابی هم شامل استخراج نقاط کلیدی، محاسبه فاصلهی اقلیدسی نقاط از یکدیگر، تنظیم منحنی، کاهش ابعاد، شناسایی منحنیهای حرکت با استفاده از معیار هاسدورف می باشد .نتایج تجربی، اثربخشی چارچوب ما را تأیید می کند و نشان میدهد که استخراج نقاط کلیدی توسط شبکه عصبی عمیق و یادگیری منیفلد برای کار شناسایی فعالیتهای انسانی امید بخش است.
Text of Note
The increasing development of digital systems, computer vision algorithms, artificial intelligence, learning neural networks, enable us to obtain high-precision and faster human motion data for the synthesis of motion in sports science. Due to the increasing growth of motion data; Automated retrieval, interpretation and classification of this data has become important research. In this study, we createdd a database of 7 men, each of whom performed 10 sports movements (6 hand movements and 4 left and right foot movements in 8 different directions) with a fixed background (green screen). The steps of the training part include extracting key points using deep neural network (heatmap methods and part of affinity), Calculation of Euclidean distance of points from each other, Adjusting the curve by neural network-based regression, integrating the manifold with similar motions, calculating the residual variance, and applying the dimensional method. the steps of the evaluation part include extracting the key points, calculating the Euclidean distance of the points from each other, adjusting the curve, reducing the dimensions, identifying the motion curves using the Hausdorff criterion. Experimental results confirm the effectiveness of our framework and show that the extraction of key points by the deep neural network and manifold learning is promising for the task of identifying human activities
ba
PARALLEL TITLE PROPER
Parallel Title
Human action recognition in sport movement
TOPICAL NAME USED AS SUBJECT
یادگیری عمیق
منیفلد
نگاشت حرارتی
قسمتهای پیوسته
کاهش ابعاد
تنظیم منحنی
UNCONTROLLED SUBJECT TERMS
Subject Term
deep learning, manifold, heatmap, part affinity field, dimensionality reduction, curve fitting