Gotowa bibliografia na temat „Frenet-Serret Framework”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Frenet-Serret Framework”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Frenet-Serret Framework"
Zhang, Peng, Duanshu Li, Ran An i Patil Devendra. "Shape Sensing of Cantilever Column Using Hybrid Frenet–Serret Homogeneous Transformation Matrix Method". Sensors 24, nr 8 (15.04.2024): 2533. http://dx.doi.org/10.3390/s24082533.
Pełny tekst źródłaHernandez-Gomez, Juan Camilo, Alejandro Restrepo-Martínez i Juliana Valencia-Aguirre. "Descripción del movimiento humano basado en el marco de Frenet Serret y datos tipo MOCAP". Revista Politécnica 17, nr 34 (9.11.2021): 170–80. http://dx.doi.org/10.33571/rpolitec.v17n34a11.
Pełny tekst źródłaMolgado, Alberto, i Efraín Rojas. "Hamiltonian dynamics of gonihedric string theory". International Journal of Modern Physics A 36, nr 05 (20.02.2021): 2150035. http://dx.doi.org/10.1142/s0217751x21500354.
Pełny tekst źródłaLAPARRA, VALERO, SANDRA JIMÉNEZ, DEVIS TUIA, GUSTAU CAMPS-VALLS i JESUS MALO. "PRINCIPAL POLYNOMIAL ANALYSIS". International Journal of Neural Systems 24, nr 07 (10.10.2014): 1440007. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065714400073.
Pełny tekst źródłaSolis, Didier A., i Pablo Vázquez-Montejo. "Spinor representation of curves and complex forces on filaments". Revista Mexicana de Física 68, nr 3 May-Jun (22.04.2022). http://dx.doi.org/10.31349/revmexfis.68.030701.
Pełny tekst źródłaJorge, R., W. Sengupta i M. Landreman. "Near-axis expansion of stellarator equilibrium at arbitrary order in the distance to the axis". Journal of Plasma Physics 86, nr 1 (28.01.2020). http://dx.doi.org/10.1017/s0022377820000033.
Pełny tekst źródłaYin, Hao, Erol Lale i Gianluca Cusatis. "GENERALIZED FORMULATION FOR THE BEHAVIOR OF GEOMETRICALLY CURVED AND TWISTED THREE-DIMENSIONAL TIMOSHENKO BEAMS AND ITS ISOGEOMETRIC ANALYSIS IMPLEMENTATION". Journal of Applied Mechanics, 27.04.2022, 1–25. http://dx.doi.org/10.1115/1.4054438.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Frenet-Serret Framework"
Chassat, Perrine. "Functional and Shape Data Analysis under the Frenet-Serret Framework : Application to Sign Language Motion Trajectories Analysis". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM005.
Pełny tekst źródłaThis thesis, conducted in collaboration with MocapLab, a company specializing in motion capture, aims to determine the optimal mathematical framework and relevant descriptors for analyzing sign language motion trajectories. Drawing on principles of motor control, we identified the framework defined by the Frenet-Serret formulas, including curvature, torsion, and velocity parameters, as particularly suitable for this task. By introducing new curve analysis approaches based on the Frenet framework, this thesis contributes to developing novel methods in functional data analysis and shape analysis. The first part of this thesis addresses the challenge of smoothly estimating Frenet curvature parameters, treating the problem as parameter estimation of differential equation in SO(d), (d ≥ 1). We introduce a functional Expectation-Maximization algorithm that defines a unified variable estimation method in the SE(3) group, providing smoother estimators that are more reliable and robust than existing methods. In the second part, two new curve representations are introduced: unparametrized Frenet curvatures and the Square Root Curvatures (SRC) transform, establishing new Riemannian geometric frameworks for smooth curves in ℝᵈ, (d ≥ 1). Leveraging higher-order geometric information and parametrization dependence, the Square Root Curvatures transform outperforms the state-of-the-art Square-Root Velocity Function (SRVF) representation on synthetic results. Given a collection of curves, this type of geometry allows us to define efficient statistical criteria for estimating Karcher mean shapes on the associated Riemannian shape spaces, proving particularly effective on noisy data. Finally, this developed framework opens the door to more practical applications in sign language processing, including the study of power laws on our data and the development of a generative model for a point motion in sign language
Ochoa, Mayorga Victor Manuel. "Geometric approach to multi-scale 3D gesture comparison". Phd thesis, 2010. http://hdl.handle.net/10048/1530.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Frenet-Serret Framework"
Brunel, Nicolas J. B., i Juhyun Park. "The Frenet-Serret Framework for Aligning Geometric Curves". W Lecture Notes in Computer Science, 608–17. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-26980-7_63.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Frenet-Serret Framework"
Chassat, Perrine, Juhyun Park i Nicolas Brunel. "Shape Analysis of Euclidean Curves under Frenet-Serret Framework". W 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/iccv51070.2023.00372.
Pełny tekst źródła