Enfoques inteligentes de visión por computadora para extraer la postura humana y su actividad de secuencias de imágenes
Autores: Gonçalves, Paulo J. S.; Lourenço, Bernardo; Santos, Samuel; Barlogis, Rodolphe; Misson, Alexandre
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Enfoques inteligentes de visión por computadora para extraer la postura humana y su actividad de secuencias de imágenes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes neuronales
Modelos difusos
Máquinas de vectores de soporte
Redes de memoria a largo plazo
Pose humana
Actividad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
El propósito de este trabajo es desarrollar modelos de inteligencia computacional basados en redes neuronales (NN), modelos difusos (FM), máquinas de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales de memoria a corto y largo plazo (LSTM) para predecir la postura humana y la actividad a partir de secuencias de imágenes, basadas en enfoques de visión por computadora para recopilar las características requeridas.
Descripción
El propósito de este trabajo es desarrollar modelos de inteligencia computacional basados en redes neuronales (NN), modelos difusos (FM), máquinas de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales de memoria a corto y largo plazo (LSTM) para predecir la postura humana y la actividad a partir de secuencias de imágenes, basadas en enfoques de visión por computadora para recopilar las características requeridas.