Evaluating pre-processing methods with deep learning algorithms on human activity skelton data obtained from kinect and vicon sensors
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 852547
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Brunel Unıversıty London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
AI has been exploited to enhance various therapies used in healthcare; physical therapy is one of these. Recently, progress in identifying incorrect and inaccurate performance of physical exercises has been significantly made using machine learning and deep learning algorithms. There are a great many studies that have put effort into improving the architectures of CNN and LSTM in order to obtain more accurate results in terms of recognition activities. However, they have sort of overlooked at the importance of pre-processing stage. This stage is just as important as designing a robust and efficient model. In this research we attempt to shed light upon one of issues before feeding deep learning model which is the variable sized inputs. We try to introduce a new approach called Threshold to solve this obstacle. We also investigate how to yield optimal results by trying various different data pre-processing approaches such as normalisation, standardisation, upasampling and downsamling. The new introduced approach is based on calculating gaps between frames, and then interpolating frames polynomially in these gaps when it deems necessary. The new approach shows a slight improvement in CNN model results and as a consequence, Human Activity Correctness might take a significant step forward.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak EEG sinyallerinden yalan tespiti
Lie detection from EEG signals using deep learning algorithms
MUSA ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET BAYKARA
- Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma
Optical character recognition with artificial neural network
MURATCAN UZTEMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER
- Prostat manyetik rezonans görüntülemesinden derin öğrenme tabanlı yapay zeka algoritması ile elde edilen radyomiks parametrelerinin prostat kanseri metastazlarını öngörmedeki başarısının araştırılması
Deep learning–based artificial intelligence radiomics from prostate magnetic resonance imaging for predicting prostate cancer metastases
ESRA AKÇİÇEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DEVRİM KARAOSMANOĞLU
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Implementation and assessment of machine learning methods for multidisciplinary aerospace problems
Makine öğrenmesi yöntemlerinin çok disiplinli hava-uzay problemlerine uygulanması ve değerlendirilmesi
DİLAN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY