Дисертації з теми "Human Motion Data Analysis"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 дисертацій для дослідження на тему "Human Motion Data Analysis".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Shen, Yuping. "GEOMETRIC INVARIANCE IN THE ANALYSIS OF HUMAN MOTION IN VIDEO DATA." Doctoral diss., University of Central Florida, 2009. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/3157.
Повний текст джерелаPh.D.
School of Electrical Engineering and Computer Science
Engineering and Computer Science
Computer Science PhD
Dai, Wei. "FPCA Based Human-like Trajectory Generating." Scholar Commons, 2013. http://scholarcommons.usf.edu/etd/4811.
Повний текст джерелаLiu, Kai. "Detecting stochastic motifs in network and sequence data for human behavior analysis." HKBU Institutional Repository, 2014. https://repository.hkbu.edu.hk/etd_oa/60.
Повний текст джерелаFrench, Michael Lee. "A modular microprocessor-based data acquisition system for computerized 3-D motion analysis /." The Ohio State University, 1985. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu148726013535863.
Повний текст джерелаJin, Ning. "Human motion analysis." Thesis, University of Surrey, 2007. http://epubs.surrey.ac.uk/804406/.
Повний текст джерелаTanco, L. Molina. "Human motion synthesis from captured data." Thesis, University of Surrey, 2002. http://epubs.surrey.ac.uk/844411/.
Повний текст джерелаChan, Chee Seng. "Fuzzy qualitative human motion analysis." Thesis, University of Portsmouth, 2008. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.494009.
Повний текст джерелаWestfeld, Patrick. "Geometrische und stochastische Modelle zur Verarbeitung von 3D-Kameradaten am Beispiel menschlicher Bewegungsanalysen." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2012. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-88592.
Повний текст джерелаThe three-dimensional documentation of the form and location of any type of object using flexible photogrammetric methods and procedures plays a key role in a wide range of technical-industrial and scientific areas of application. Potential applications include measurement tasks in the automotive, machine building and ship building sectors, the compilation of complex 3D models in the fields of architecture, archaeology and monumental preservation and motion analyses in the fields of flow measurement technology, ballistics and medicine. In the case of close-range photogrammetry a variety of optical 3D measurement systems are used. Area sensor cameras arranged in single or multi-image configurations are used besides active triangulation procedures for surface measurement (e.g. using structured light or laser scanner systems). The use of modulation techniques enables 3D cameras based on photomix detectors or similar principles to simultaneously produce both a grey value image and a range image. Functioning as single image sensors, they deliver spatially resolved surface data at video rate without the need for stereoscopic image matching. In the case of 3D motion analyses in particular, this leads to considerable reductions in complexity and computing time. 3D cameras combine the practicality of a digital camera with the 3D data acquisition potential of conventional surface measurement systems. Despite the relatively low spatial resolution currently achievable, as a monosensory real-time depth image acquisition system they represent an interesting alternative in the field of 3D motion analysis. The use of 3D cameras as measuring instruments requires the modelling of deviations from the ideal projection model, and indeed the processing of the 3D camera data generated requires the targeted adaptation, development and further development of procedures in the fields of computer graphics and photogrammetry. This Ph.D. thesis therefore focuses on the development of methods of sensor calibration and 3D motion analysis in the context of investigations into inter-human motion behaviour. As a result of its intrinsic design and measurement principle, a 3D camera simultaneously provides amplitude and range data reconstructed from a measurement signal. The simultaneous integration of all data obtained using a 3D camera into an integrated approach is a logical consequence and represents the focus of current procedural development. On the one hand, the complementary characteristics of the observations made support each other due to the creation of a functional context for the measurement channels, with is to be expected to lead to increases in accuracy and reliability. On the other, the expansion of the stochastic model to include variance component estimation ensures that the heterogeneous information pool is fully exploited. The integrated bundle adjustment developed facilitates the definition of precise 3D camera geometry and the estimation of range-measurement-specific correction parameters required for the modelling of the linear, cyclical and latency defectives of a distance measurement made using a 3D camera. The integrated calibration routine jointly adjusts appropriate dimensions across both information channels, and also automatically estimates optimum observation weights. The method is based on the same flexible principle used in self-calibration, does not require spatial object data and therefore foregoes the time-consuming determination of reference distances with superior accuracy. The accuracy analyses carried out confirm the correctness of the proposed functional contexts, but nevertheless exhibit weaknesses in the form of non-parameterized range-measurement-specific errors. This notwithstanding, the future expansion of the mathematical model developed is guaranteed due to its adaptivity and modular implementation. The accuracy of a new 3D point coordinate can be set at 5 mm further to calibration. In the case of depth imaging technology – which is influenced by a range of usually simultaneously occurring noise sources – this level of accuracy is very promising, especially in terms of the development of evaluation algorithms based on corrected 3D camera data. 2.5D Least Squares Tracking (LST) is an integrated spatial and temporal matching method developed within the framework of this Ph.D. thesis for the purpose of evaluating 3D camera image sequences. The algorithm is based on the least squares image matching method already established in photogrammetry, and maps small surface segments of consecutive 3D camera data sets on top of one another. The mapping rule has been adapted to the data structure of a 3D camera on the basis of a 2D affine transformation. The closed parameterization combines both grey values and range values in an integrated model. In addition to the affine parameters used to include translation and rotation effects, the scale and inclination parameters model perspective-related deviations caused by distance changes in the line of sight. A pre-processing phase sees the calibration routine developed used to correct optical and distance-related measurement specific errors in input data and measured slope distances reduced to horizontal distances. 2.5D LST is an integrated approach, and therefore delivers fully three-dimensional displacement vectors. In addition, the accuracy and reliability data generated by error calculation can be used as decision criteria for integration into an application-specific processing chain. Process validation showed that the integration of complementary data leads to a more accurate, reliable solution to the correspondence problem, especially in the case of difficult contrast ratios within a channel. The accuracy of scale and inclination parameters directly linked to distance correction terms improved dramatically. In addition, the expansion of the geometric model led to significant benefits, and in particular for the matching of natural, not entirely planar surface segments. The area-based object matching and object tracking method developed functions on the basis of 3D camera data gathered without object contact. It is therefore particularly suited to 3D motion analysis tasks in which the extra effort involved in multi-ocular experimental settings and the necessity of object signalling using target marks are to be avoided. The potential of the 3D camera matching approach has been demonstrated in two application scenarios in the field of research into human behaviour. As in the case of the use of 2.5D LST to mark and then classify hand gestures accompanying verbal communication, the implementation of 2.5D LST in the proposed procedures for the determination of interpersonal distance and body orientation within the framework of pedagogical research into conflict regulation between pairs of child-age friends facilitates the automatic, effective, objective and high-resolution (from both a temporal and spatial perspective) acquisition and evaluation of data with relevance to behaviour. This Ph.D. thesis proposes the use of a novel 3D range imaging camera to gather data on human behaviour, and presents both a calibration tool developed for data processing purposes and a method for the contact-free determination of dense 3D motion vector fields. It therefore makes a contribution to current efforts in the field of the automated videographic documentation of bodily motion within the framework of dyadic interaction, and shows that photogrammetric methods can also deliver valuable results within the framework of motion evaluation tasks in the as-yet relatively untapped field of behavioural research
López, Méndez Adolfo. "Articulated models for human motion analysis." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2012. http://hdl.handle.net/10803/112124.
Повний текст джерелаL’anàlisi del moviment humà es una area de visió per computador que, en les últimes dècades, ha atret l'interès de la comunitat científica. L’anàlisi de moviment inclou temes com el seguiment del cos humà, el reconeixement d'accions i patrons de comportament, o la segmentació del moviment humà. Tots aquests camps suposen un repte a causa de diferents raons, però especialment a la perspectiva de captura de les escenes a analitzar i també a l’absència d'una semàntica precisa associada a les accions i el moviment humà. La comunitat de visió per computador ha abordat l’anàlisi del moviment humà des de diverses perspectives. Els primers enfocaments es basen en models articulats del cos humà. Aquests models representen el cos com una estructura esqueletal tridimensional. No obstant, a causa de la dificultat i el cost computacional de l’estimació d'aquesta estructura articulada a partir de vídeo, la investigació s'ha anat enfocant, en els últims anys, cap a l’anàlisi de moviment humà basat en característiques de baix nivell. Malgrat obtenir resultats impressionants en diverses tasques, les característiques de baix nivell estan normalment condicionades per l’aparença i punt de vista, cosa que fa difícil la seva aplicació en diferents escenaris. Avui dia, l'augment de la potència de càlcul, la disponibilitat massiva de dades i la irrupció de les càmares de profunditat de baix cost han proporcionat un escenari que permet reconsiderar l’anàlisi de moviment humà a través de models articulats. L'anàlisi i comprensió del moviment humà a través de la informació tridimensional segueix sent un enfocament crucial per obtenir millors models dinàmics al voltant del moviment del cos humà. Per això, els models articulats del cos humà, que ofereixen una representació compacta i invariant al punt de vista de la captura, són una eina per potenciar l'anàlisi de moviment. En aquesta tesi, es presenten diversos enfocaments per a l'anàlisi de moviment. En particular, s'aborda el problema de l'estimació de pose, el reconeixement d'accions i el clustering temporal del moviment humà. Els models articulats són el leitmotiv en tots els plantejaments presentats. En primer lloc, plantegem l’estimació de pose mitjançant la formulació d'un mètode jeràrquic d'anàlisi per síntesi en que els models s'utilitzen per generar hipòtesis que es contrasten amb vídeo. Fent servir la mateixa representació articulada del cos humà, es proposa una formulació del moviment humà per al reconeixement d'accions. La nostra hipòtesi és que les accions formen un conjunt de sistemes dinàmics subjacents que generen observacions en forma de sèries temporals. Aquestes sèries temporals són observades a través del model articulat. Aquesta hipòtesi s'utilitza amb la finalitat de desenvolupar mètodes de reconeixement basats en time-delay embeddings, una eina d’anàlisi de sèries temporals que no fa suposicions sobre la forma del sistema dinàmic subjacent. Finalment, es proposa un mètode per segmentar seqüències de moviment del cos humà en diferents comportaments o accions, sense necessitar un coneixement a priori del nombre d'accions en la seqüència. El nostre enfocament utilitza els models articulats del cos humà per aprendre una distància mètrica. Aquesta mètrica té com a objectiu capturar la semàntica implícita de les anotacions que es puguin trobar en altres bases de dades que continguin seqüències de moviment. Amb la finalitat de mesurar objectivament les nostres contribucions, els mètodes proposats són avaluats utilitzant bases de dades publiques.
Holmberg, Björn. "Towards markerless analysis of human motion /." Uppsala : Department of Information Technology, Uppsala University, 2005. http://www.it.uu.se/research/publications/lic/2005-011/.
Повний текст джерелаHolmberg, Björn. "Towards markerless analysis of human motion." Licentiate thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för systemteknik, 2005. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-86359.
Повний текст джерелаNeverova, Natalia. "Deep learning for human motion analysis." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEI029/document.
Повний текст джерелаThe research goal of this work is to develop learning methods advancing automatic analysis and interpreting of human motion from different perspectives and based on various sources of information, such as images, video, depth, mocap data, audio and inertial sensors. For this purpose, we propose a several deep neural models and associated training algorithms for supervised classification and semi-supervised feature learning, as well as modelling of temporal dependencies, and show their efficiency on a set of fundamental tasks, including detection, classification, parameter estimation and user verification. First, we present a method for human action and gesture spotting and classification based on multi-scale and multi-modal deep learning from visual signals (such as video, depth and mocap data). Key to our technique is a training strategy which exploits, first, careful initialization of individual modalities and, second, gradual fusion involving random dropping of separate channels (dubbed ModDrop) for learning cross-modality correlations while preserving uniqueness of each modality-specific representation. Moving forward, from 1 to N mapping to continuous evaluation of gesture parameters, we address the problem of hand pose estimation and present a new method for regression on depth images, based on semi-supervised learning using convolutional deep neural networks, where raw depth data is fused with an intermediate representation in the form of a segmentation of the hand into parts. In separate but related work, we explore convolutional temporal models for human authentication based on their motion patterns. In this project, the data is captured by inertial sensors (such as accelerometers and gyroscopes) built in mobile devices. We propose an optimized shift-invariant dense convolutional mechanism and incorporate the discriminatively-trained dynamic features in a probabilistic generative framework taking into account temporal characteristics. Our results demonstrate, that human kinematics convey important information about user identity and can serve as a valuable component of multi-modal authentication systems
Kröger, Viktor. "Classification in Functional Data Analysis : Applications on Motion Data." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-184963.
Повний текст джерелаFrämre korsbandsskador är vanliga och välkända skador, speciellt bland idrottsutövare. Skadornakräver ofta operationer och långa rehabiliteringsprogram, och kan leda till funktionell nedsättningoch återskador (Marshall et al., 1977). Målet med det här arbetet är att utforska möjligheten attklassificera knän utifrån funktionalitet, där utfallet är känt. Detta genom att använda olika typerav modeller, och genom att testa olika indelningar av grupper. Datat som används är insamlatunder ett prestandatest, där personer hoppat på ett ben med rörelsesensorer på kroppen. Deninsamlade datan representerar position över tid, och betraktas som funktionell data.Med funktionell dataanalys (FDA) kan en process analyseras som en kontinuerlig funktion av tid,istället för att reduceras till ett ändligt antal datapunkter. FDA innehåller många användbaraverktyg, men även utmaningar. En funktionell observation kan till exempel deriveras, ett händigtverktyg som inte återfinns i den multivariata verktygslådan. Hastigheten och accelerationen kandå beräknas utifrån den insamlade datan. Hur "likhet" är definierat, å andra sidan, är inte likauppenbart som med punkt-data. I det här arbetet används FDA för att klassificera knärörelsedatafrån en långtidsuppföljningsstudie av främre korsbandsskador.I detta arbete studeras både funktionella kärnklassificerare och k-närmsta grannar-metoder, och ut-för signifikanstest av modellträffsäkerheten genom omprovtagning. Vidare kan modellerna urskiljaolika egenskaper i datat, beroende på hur närhet definieras. Ensemblemetoder används i ett försökatt nyttja mer av informationen, men lyckas inte överträffa någon av de enskilda modellerna somutgör ensemblen. Vidare så visas också att klassificering på optimerade deldefinitionsmängder kange en högre förklaringskraft än klassificerare som använder hela definitionsmängden.
Nar, Selim. "A Virtual Human Animation Tool Using Motion Capture Data." Master's thesis, METU, 2008. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12609683/index.pdf.
Повний текст джерелаBasuki, Herry. "Generating novel animations of avatars using human motion data /." Leeds : University of Leeds, School of Computer Studies, 2003. http://www.leeds.ac.uk/cgi-bin/library/compst.pl?CAT=BSC&FILE=200304/basuki.pdf.
Повний текст джерелаXiao, Zhidong. "Motion capture based motion analysis and motion synthesis for human-like character animation." Thesis, Bournemouth University, 2009. http://eprints.bournemouth.ac.uk/14590/.
Повний текст джерелаParameswaran, Vasudev. "View-invariance in visual human motion analysis." College Park, Md. : University of Maryland, 2004. http://hdl.handle.net/1903/1408.
Повний текст джерелаThesis research directed by: Computer Science. Title from t.p. of PDF. Includes bibliographical references. Published by UMI Dissertation Services, Ann Arbor, Mich. Also available in paper.
Erdem, Sezen. "Human Motion Analysis Via Axis Based Representations." Master's thesis, METU, 2007. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12608815/index.pdf.
Повний текст джерелаAbedan, Kondori Farid. "Human Motion Analysis for Creating Immersive Experiences." Licentiate thesis, Umeå universitet, Institutionen för tillämpad fysik och elektronik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-55832.
Повний текст джерелаHosseini, Babak [Verfasser]. "Interpretable analysis of motion data / Babak Hosseini." Bielefeld : Universitätsbibliothek Bielefeld, 2021. http://d-nb.info/1237815509/34.
Повний текст джерелаGong, Wenjuan. "3D Motion Data aided Human Action Recognition and Pose Estimation." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2013. http://hdl.handle.net/10803/116189.
Повний текст джерелаEn este trabajo se exploran el reconocimiento de acciones humanas y la estimación de su postura en secuencias de imágenes. A diferencia de las técnicas tradicionales de aprendizaje a partir de imágenes 2D o vídeo con la salida anotada, en esta Tesis abordamos este objetivo con la información de movimiento 3D capturado, que nos ayudar a cerrar el lazo entre las caracteríssticas 2D de la imagen y las interpretaciones sobre el movimiento humano.
In this work, we explore human action recognition and pose estimation problems. Different from traditional works of learning from 2D images or video sequences and their annotated output, we seek to solve the problems with additional 3D motion capture information, which helps to fill the gap between 2D image features and human interpretations.
Ran, Yang. "Symmetry in human motion analysis theory and experiments /." College Park, Md. : University of Maryland, 2006. http://hdl.handle.net/1903/3760.
Повний текст джерелаThesis research directed by: Electrical Engineering. Title from t.p. of PDF. Includes bibliographical references. Published by UMI Dissertation Services, Ann Arbor, Mich. Also available in paper.
Cunliffe, Martin Gerard. "Measurement, analysis and description of human arm motion." Thesis, University of Salford, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.244884.
Повний текст джерелаZhao, Hongyang. "Motion Sensors-Based Human Behavior Recognition And Analysis." W&M ScholarWorks, 2020. https://scholarworks.wm.edu/etd/1593091889.
Повний текст джерелаSilva, Marco Jorge Tome da. "Simulation of human motion data using short-horizon model-predictive control." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2008. http://hdl.handle.net/1721.1/43041.
Повний текст джерелаIncludes bibliographical references (p. 52-56).
Many data-driven animation techniques are capable of producing high quality motions of human characters. Few techniques, however, are capable of generating motions that are consistent with physically simulated environments. Physically simulated characters, in contrast, are automatically consistent with the environment, but their motions are often unnatural because they are difficult to control. We present a model-predictive controller that yields natural motions by guiding simulated humans toward real motion data. During simulation, the predictive component of the controller solves a quadratic program to compute the forces for a short window of time into the future. These forces are then applied by a low-gain proportional-derivative component, which makes minor adjustments until the next planning cycle. The controller is fast enough for interactive systems such as games and training simulations. It requires no precomputation and little manual tuning. The controller is resilient to mismatches between the character dynamics and the input motion, which allows it to track motion capture data even where the real dynamics are not known precisely. The same principled formulation can generate natural walks, runs, and jumps in a number of different physically simulated surroundings.
by Marco da Silva.
S.M.
Devanne, Maxime. "3D human behavior understanding by shape analysis of human motion and pose." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10138/document.
Повний текст джерелаThe emergence of RGB-D sensors providing the 3D structure of both the scene and the human body offers new opportunities for studying human motion and understanding human behaviors. However, the design and development of models for behavior recognition that are both accurate and efficient is a challenging task due to the variability of the human pose, the complexity of human motion and possible interactions with the environment. In this thesis, we first focus on the action recognition problem by representing human action as the trajectory of 3D coordinates of human body joints over the time, thus capturing simultaneously the body shape and the dynamics of the motion. The action recognition problem is then formulated as the problem of computing the similarity between shape of trajectories in a Riemannian framework. Experiments carried out on four representative benchmarks demonstrate the potential of the proposed solution in terms of accuracy/latency for a low-latency action recognition. Second, we extend the study to more complex behaviors by analyzing the evolution of the human pose shape to decompose the motion stream into short motion units. Each motion unit is then characterized by the motion trajectory and depth appearance around hand joints, so as to describe the human motion and interaction with objects. Finally, the sequence of temporal segments is modeled through a Dynamic Naive Bayesian Classifier. Experiments on four representative datasets evaluate the potential of the proposed approach in different contexts, including recognition and online detection of behaviors
Zhang, Li. "Human animation from analysis and reconstruction of human motion in video sequences." Thesis, Curtin University, 2009. http://hdl.handle.net/20.500.11937/684.
Повний текст джерелаLiu, Chang. "Human motion detection and action recognition." HKBU Institutional Repository, 2010. http://repository.hkbu.edu.hk/etd_ra/1108.
Повний текст джерелаEweiwi, Abdalrahman [Verfasser]. "Human Motion Analysis for Efficient Action Recognition / Abdalrahman Eweiwi." Bonn : Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2015. http://d-nb.info/1080561323/34.
Повний текст джерелаWills, Joshua J. "Data analysis methods for motion segmentation and material reflectance." Connect to a 24 p. preview or request complete full text in PDF format. Access restricted to UC campuses, 2006. http://wwwlib.umi.com/cr/ucsd/fullcit?p3211281.
Повний текст джерелаTitle from first page of PDF file (viewed June 7, 2006). Available via ProQuest Digital Dissertations. Vita. Includes bibliographical references (p. 104-112).
Cheng, Yafeng. "Functional regression analysis and variable selection for motion data." Thesis, University of Newcastle upon Tyne, 2016. http://hdl.handle.net/10443/3150.
Повний текст джерелаDas, Mitali. "Motion within music : the analysis of multivariate MIDI data." Thesis, University of York, 2001. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.367466.
Повний текст джерелаHesse, Nikolas [Verfasser], and Ulrich [Akademischer Betreuer] Hofmann. "Unobtrusive medical infant motion analysis from RGB-D data." Freiburg : Universität, 2019. http://d-nb.info/121195675X/34.
Повний текст джерелаLaxminarayan, Parameshvyas. "Exploratory analysis of human sleep data." Worcester, Mass. : Worcester Polytechnic Institute, 2004. http://www.wpi.edu/Pubs/ETD/Available/etd-0119104-120134/.
Повний текст джерелаKeywords: association rule mining; logistic regression; statistical significance of rules; window-based association rule mining; data mining; sleep data. Includes bibliographical references (leaves 166-167).
Suau, Cuadros Xavier. "Human body analysis using depth data." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2013. http://hdl.handle.net/10803/134801.
Повний текст джерелаL’anàlisi del cos humà és una de les àrees més àmplies del camp de la visió per computador. Els investigadors han posat un gran esforç en el camp de l’anàlisi del cos humà, sobretot durant la darrera dècada, degut als grans avenços tecnològics, tant pel que fa a les càmeres com a la potencia de càlcul. L’anàlisi del cos humà engloba varis temes com la detecció i segmentació de persones, el seguiment del moviment del cos, o el reconeixement d'accions. Tot i que els essers humans duen a terme aquestes tasques d'una manera natural, es converteixen en un difícil problema quan s'ataca des de l’òptica de la visió per computador. Situacions adverses, com poden ser la perspectiva del punt de vista, les oclusions, les condicions d’il•luminació o la variabilitat de comportament entre persones, converteixen l’anàlisi del cos humà en una tasca complicada. En el camp de la visió per computador, l’evolució de la recerca va sovint lligada al progrés tecnològic, tant dels sensors com de la potencia de càlcul dels ordinadors. Els mètodes tradicionals d’anàlisi del cos humà estan basats en càmeres de color. Això limita molt els enfocaments, ja que la informació disponible prové únicament de les dades de color. El concepte multivista va suposar salt de qualitat important. En els enfocaments multivista es tenen múltiples càmeres gravant una mateixa escena simultàniament, permetent utilitzar informació 3D gràcies a algorismes de combinació estèreo. El fet de disposar d’informació 3D es un punt clau, ja que el cos humà es mou en un espai tri-dimensional. Això doncs, problemes com les oclusions es poden apaivagar si es disposa de informació 3D. L’aparició de les càmeres de profunditat comercials ha suposat un segon salt en el camp de l’anàlisi del cos humà. Mentre els mètodes multivista tradicionals requereixen un muntatge pesat i car, i una celebració precisa de totes les càmeres; les noves càmeres de profunditat ofereixen informació 3D de forma directa amb un sol sensor. Aquestes càmeres es poden instal•lar ràpidament en una gran varietat d'entorns, ampliant enormement l'espectre d'aplicacions, que era molt reduït amb enfocaments multivista. A més a més, com que les càmeres de profunditat estan basades en llum infraroja, no pateixen problemes relacionats amb canvis d’il•luminació. En aquesta tesi, ens centrem en l'estudi de la informació que ofereixen les càmeres de profunditat, i la seva aplicació al problema d’anàlisi del cos humà. Proposem noves vies per descriure les dades de profunditat mitjançant descriptors específics, capaços d'emfatitzar característiques de l'escena que seran útils de cara a una posterior anàlisi del cos humà. Aquests descriptors exploten l'estructura 3D de les dades de profunditat per superar descriptors 3D generalistes o basats en color. També estudiem el problema de detecció de persones, proposant un mètode per detectar caps robust i ràpid. Ampliem aquest mètode per obtenir un algorisme de seguiment de mans que ha estat utilitzat al llarg de la tesi. En la part final del document, ens centrem en l’anàlisi de les mans com a subàrea de l’anàlisi del cos humà. Degut a la recent aparició de les càmeres de profunditat, hi ha una manca de bases de dades públiques. Contribuïm amb una base de dades pensada per la localització de dits i el reconeixement de gestos utilitzant dades de profunditat. Aquesta base de dades és el punt de partida de dues contribucions sobre localització de dits i reconeixement de gestos basades en tècniques de classificació. En aquests mètodes, també explotem les ja mencionades propostes de descriptors per millor adaptar-nos a la naturalesa de les dades de profunditat.
Hayfron-Acquah, James Ben. "Automatic gait recognition by symmetry analysis." Thesis, University of Southampton, 2003. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.274080.
Повний текст джерелаSiegrist, Kyle W. "Diagnostic Analysis of Postural Data using Topological Data Analysis." Miami University / OhioLINK, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=miami1564748543676698.
Повний текст джерелаAlcoverro, Vidal Marcel. "Stochastic optimization and interactive machine learning for human motion analysis." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2014. http://hdl.handle.net/10803/285337.
Повний текст джерелаL'anàlisi del moviment humà a partir de dades visuals és un tema central en la recerca en visió per computador, per una banda perquè habilita un ampli espectre d'aplicacions i per altra perquè encara és un problema no resolt quan és aplicat en escenaris no controlats. L'analisi del moviment humà s'utilitza a l'indústria de l'entreteniment per la producció de pel·lícules i videojocs, en aplicacions mèdiques per rehabilitació o per estudis bio-mecànics. També s'utilitza en el camp de la interacció amb computadors o també per l'analisi de grans volums de dades de xarxes socials com Youtube o Flickr, per mencionar alguns exemples. En aquesta tesi s'han estudiat tècniques per l'anàlisi de moviment humà enfocant la seva aplicació en entorns de sales intel·ligents. És a dir, s'ha enfocat a mètodes que puguin permetre l'anàlisi del comportament de les persones a la sala, que permetin la interacció amb els dispositius d'una manera natural i, en general, mètodes que incorporin les computadores en espais on hi ha activitat de persones, per habilitar nous serveis de manera que no interfereixin en la activitat. A la primera part, es proposa un marc genèric per l'ús de filtres de partícules jeràrquics (HPF) especialment adequat per tasques de captura de moviment humà. La captura de moviment humà generalment implica seguiment i optimització de vectors d'estat de molt alta dimensió on a la vegada també s'han de tractar pdf's multi-modals. Els HPF permeten tractar aquest problema mitjançant multiples passades en subdivisions del vector d'estat. Basant-nos en el marc dels HPF, es proposa un mètode per estimar l'antropometria del subjecte, que a la vegada permet obtenir un model acurat del subjecte. També proposem dos nous mètodes per la captura de moviment humà. Per una banda, el APO es basa en una nova estratègia per les funcions de cost basada en la partició de les observacions. Per altra, el DD-HPF utilitza deteccions de parts del cos per millorar la propagació de partícules i l'avaluació de pesos. Ambdós mètodes són integrats dins el marc dels HPF. La segona part de la tesi es centra en la detecció de gestos, i s'ha enfocat en el problema de reduir els esforços d'anotació i entrenament requerits per entrenar un detector per un gest concret. Per tal de reduir els esforços requerits per entrenar un detector de gestos, proposem una solució basada en online random forests que permet l'entrenament en temps real, mentre es reben noves dades sequencialment. El principal aspecte que fa la solució efectiva és el mètode que proposem per obtenir mostres negatives rellevants, mentre s'entrenen els arbres de decisió. El mètode utilitza el detector entrenat fins al moment per recollir mostres basades en la resposta del detector, de manera que siguin més rellevants per l'entrenament. D'aquesta manera l'entrenament és més efectiu pel que fa al nombre de mostres anotades que es requereixen.
Powell, Edward James. "Motion opponency in human vision : an experimental and computational analysis." Thesis, University of Birmingham, 2002. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.411966.
Повний текст джерелаWong, Charence Cheuk Lun. "Fusion of wearable and visual sensors for human motion analysis." Thesis, Imperial College London, 2015. http://hdl.handle.net/10044/1/28630.
Повний текст джерелаDagnes, Nicole. "3D human face analysis for recognition applications and motion capture." Thesis, Compiègne, 2020. http://www.theses.fr/2020COMP2542.
Повний текст джерелаThis thesis is intended as a geometrical study of the three-dimensional facial surface, whose aim is to provide an application framework of entities coming from Differential Geometry context to use as facial descriptors in face analysis applications, like FR and FER fields. Indeed, although every visage is unique, all faces are similar and their morphological features are the same for all mankind. Hence, it is primary for face analysis to extract suitable features. All the facial features, proposed in this study, are based only on the geometrical properties of the facial surface. Then, these geometrical descriptors and the related entities proposed have been applied in the description of facial surface in pattern recognition contexts. Indeed, the final goal of this research is to prove that Differential Geometry is a comprehensive tool oriented to face analysis and geometrical features are suitable to describe and compare faces and, generally, to extract relevant information for human face analysis in different practical application fields. Finally, since in the last decades face analysis has gained great attention also for clinical application, this work focuses on musculoskeletal disorders analysis by proposing an objective quantification of facial movements for helping maxillofacial surgery and facial motion rehabilitation. At this time, different methods are employed for evaluating facial muscles function. This research work investigates the 3D motion capture system, adopting the Technology, Sport and Health platform, located in the Innovation Centre of the University of Technology of Compiègne, in the Biomechanics and Bioengineering Laboratory (BMBI)
Chivers, Daniel Stephen. "Human Action Recognition by Principal Component Analysis of Motion Curves." Wright State University / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=wright1353374113.
Повний текст джерелаDariush, Behzad. "Predictive and measurement-oriented analysis and synthesis of human motion /." The Ohio State University, 1998. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1487949836206347.
Повний текст джерелаLeightley, Daniel. "3D human action recognition and motion analysis using selective representations." Thesis, Manchester Metropolitan University, 2015. http://e-space.mmu.ac.uk/600402/.
Повний текст джерелаBissacco, Alessandro. "Analysis of dynamic visual processes with applications to human motion." Diss., Restricted to subscribing institutions, 2007. http://proquest.umi.com/pqdweb?did=1375541751&sid=1&Fmt=2&clientId=1564&RQT=309&VName=PQD.
Повний текст джерелаSun, Zhongyi. "Inférence d'un dictionnaire des motifs des plissements corticaux." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00665526.
Повний текст джерелаAlshabani, Ali Khair Saber. "Statistical analysis of human movement functional data." Thesis, University of Nottingham, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.421478.
Повний текст джерелаMazzoli, Mattia. "Human mobility: data analysis, theory and models." Doctoral thesis, Universitat de les Illes Balears, 2021. http://hdl.handle.net/10803/673530.
Повний текст джерела[spa] Tal como Colón confundió América por India, hemos entrado en la era de la misinformación confundiendola por la era de big data. Desde la revolución digital, hemos empezado a producir una tal cantidad de datos que ya ni siquiera sabemos donde encontrar nuestra brújula. En esta tesis, navegando por los mares de los datos disponibles, a bordo de nuestro conocimiento de física y sistemas complejos, intentamos dibujar nuevas rutas y atajos para estudiar la movilidad humana en diferentes contextos, escalas y aplicaciones. Primero introducimos un método para tratar datos de Twitter sobre el éxodo venezolano para mostrar como estos datos pueden reproducir y desvelar muchos aspectos de la migración hasta ahora no accesibles. Este método diseña una ruta segura hacia la resolución de muchos temas abiertos que aún no se han explorado debido a las limitaciones de los datos clásicos. El mismo tipo de datos nos deja huellas fiables de movilidad humana, que nos llevan a un atajo novedoso en el tratamiento de la movilidad casa-trabajo. Izando las velas de la física teórica podemos añadir una descripción de campo del pendularismo en ciudades. Con este enfoque podemos atacar el problema de la policentricidad de las ciudades, dibujando cuencas de atracción urbanas y reproduciendolas através una versión de campo del gravity model. Siguiendo el mismo atajo llegamos a descubrir algo que solo se había teorizado hasta ahora en dinámicas de peatones: el potencial de navegación de evacuaciones. Este potencial se ha usado en muchos modelos de interacciones sociales, que se han usado para evitar atascos y estampidas durante las evacuaciones, entonces creando protocolos más seguros para nuestros edificios y espacios públicos. En el medio de nuestra navegación nos encontramos en una nueva epidemia y nos vemos obligados a un cambio de ruta. Adquiriendo datos de localización por antenas de móviles y por gps de smartphones para encontrar nuestra brújula, somos capaces de descubrir el denominado efecto multi-seeding, que se ha estudiado por la mayoría teoricamente. Gracias a modelos de metapoblaciones, confirmamos nuestras hipótesis sobre el multiseeding. Nuestros resultados permiten diseñar políticas eficientes como confinamientos selectivos y praparar de una manera mejor los sistemas sanitarios de las áreas más expuestas en términos de movilidad desde las fuentes epidémicas. El mismo fenómeno que hemos visto puede observarse a escalas más pequeñas en Estados Unidos, esta vez dentro de ciudades. Aquí necesitamos los datos de Google en alta resolución para ver que las ciudades jerárquicas exhiben difusiones más rápidas que en las ciudades decentralizadas. En contrapartida, la jerarquía ayuda las políticas de contención para mejor suprimir el virus, mientras que las mismas restricciones tienen un menor efecto en las áreas metropolitanas decentralizadas. Algunas ciudades son más sensibles que otras a la difusión epidémica requiriendo una supervisión estricta para evitar que el resto de ciudades y paises se infecten a su vez. Finalmente, para suprimir la epidemia es muy importante evitar que el virus no embarque en viajes de larga distancia e infecte nuevas regiones. Gracias a datos de localización gps de smartphones, imitamos la difusión de varios viruses a escalas aún más pequeñas dentro del aeropuerto de Heathrow, Londres. Modelizando un sistema de inmunización espacial conseguimos reducir fuertemente los brotes dentro del aeropuerto y el número de infecciones exportadas al extranjero. La misma técnica se puede aplicar en edificios públicos ordinarios para crear espacios más seguros para la vida de cada día en la era post-Covid. Gracias al método científico, conseguimos resolver problemas complejos en el campo de la movilidad humana con enfoques simples y datos relativamente grandes.
[cat] Tal com Colom va confondre Amèrica per l’Índia, hem entrat en l’era de la misinformació confonent-la per l’era del big data. Des de la revolució digital, hem començat a produir una tal quantitat de dades que ja ni tan sols sabem on trobar la nostra brúixola. Navegant pels mars de les dades disponibles, a bord del nostre coneixement de física i sistemes complexos, vam intentar dibuixar algunes noves rutes i dreceres per estudiar la mobilitat humana en diferents contextes, escales i aplicacions. Primer introduïm un mètode per tractar dades de Twitter sobre l’èxode veneçolà per mostrar com aquestes dades poden reproduir i revelar aspectes de la migració fins ara no accessibles. Aquest mètode dissenya una ruta segura cap a la resolució de molts més temes oberts que encara no s’han explorat a causa de les limitacions de les dades clàssics. El mateix tipus de dades ens dona empremtes de la mobilitat, que ens porten a una drecera nova en el tractament de la mobilitat casa-treball. Hissant les veles de la fìsica teòrica podem introduir una descripció de camp de la mobilitat pendular. Amb aquest enfoc és possible abordar el problema de la policentricidad de les ciutats, dibuixant conques d’atracció urbanes i reproduciendolas través una versió de camp de l’gravity model. Seguint la mateixa drecera arribem a descobrir una cosa que fins ara només s’havia teoritzat en dinàmiques de vianants: el potencial de navegació d’evacuacions. Aquest potencial s’ha usat en molts models d’interaccions socials per evitar embussos i estampides durant les evacuacions, a fi de crear protocols més segurs per als nostres edificis i espais públics. Al mig de la nostra navegació ens trobem en una nova epidèmia i ens veiem obligats a un canvi de ruta. Adquirint dades de localització per antenes de mòbils i per gps de smartphones, som capaços de descobrir l’anomenat efecte multi-seeding, que es ha estudiat per la majoria teòricament. Gràcies a models de metapoblacions, confirmem la nostra hipotesis sobre el multiseeding. Els nostres resultats permeten dissenyar polítiques eficients com confinaments selectius i praparar d’una manera millor els sistemes sanitaris d’aquelles àrees més exposades en termes de mobilitat des de les fonts epidèmiques. Mentre l’epidèmia segueix a Europa, vam detectar els primers casos a les costes Americanes. El mateix fenomen que hem vist pot observar-se a escales més petites als Estats Units, aquest cop en ciutats. Aquí necessitem les dades de Google d’alta resolució per veure que les ciutats jeràrquiques exhibeixen difusions més ràpides que a les ciutats decentralizades. Per altra banda, la jerarquia ajuda les polítiques de contenció per millor suprimir el virus, mentre que les mateixes restriccions tenen un menor efecte en les àrees metropolitanes decentralizades. Algunes ciutats són més sensibles que d’altres a la difusió epidèmica requerint una supervisió estricta per evitar que la resta de ciutats i països s’infectin al seu torn. Finalment, per suprimir l’epidèmia és molt important evitar que el virus no sigui embarcat en viatges de llarga distància i infecti noves regions. Gràcies a dades de localització GPS de smartphones, imitem la difusió de diversos virus a escales encara més petites dins de l’aeroport de Heathrow, Londres. Un sistema d’immunització espacial es capaç de reduir fortament els brots dins de l’aeroport i la quantitat de infeccions exportades a l’estranger. La mateixa tècnica es pot aplicar a edificis públics ordinaris per crear espais més segurs per al dia a dia en l’era post-Covid. Gràcies a el mètode científic, vam aconseguir resoldre problemes complexos en el camp de la mobilitat humana amb enfocaments simples i dades relativament grans.
Riaz, Qaiser [Verfasser]. "Human Motion Analysis Using Very Few Inertial Measurement Units / Qaiser Riaz." Bonn : Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2016. http://d-nb.info/1096330024/34.
Повний текст джерелаJaniak, Mateusz. "Quaternions based human motion analysis algorithms implemented with data flow processing framework for Motion Data Editor software." Rozprawa doktorska, 2013. https://repolis.bg.polsl.pl/dlibra/docmetadata?showContent=true&id=12170.
Повний текст джерела