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Human Gait Analysis using Spatiotemporal Data Obtained from Gait Videos

Abbasi, Anees Qumar ORCID iD icon 1
1 Institut für Biomedizinische Technik (IBT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Mit der Entwicklung von Deep-Learning-Techniken sind Deep-acNN-basierte Methoden
zum Standard für Bildverarbeitungsaufgaben geworden, wie z. B. die Verfolgung menschlicher
Bewegungen und Posenschätzung, die Erkennung menschlicher Aktivitäten und
die Erkennung von Gesichtern. Deep-Learning-Techniken haben den Entwurf, die Implementierung
und den Einsatz komplexer und vielfältiger Anwendungen verbessert, die nun
in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich der Biomedizintechnik, eingesetzt werden.
Die Anwendung von Computer-Vision-Techniken auf die medizinische Bild- und Videoanalyse
... mehr

Abstract (englisch):

With the development of deep learning techniques, deep neural network (NN)-based methods
have become the standard for vision tasks such as tracking human motion and pose estimation,
recognizing human activity, and recognizing faces. Deep learning techniques have improved
the design, implementation, and deployment of complex and diverse applications, which are
now being used in a wide variety of fields, including biomedical engineering. The application
of computer vision techniques to medical image and video analysis has resulted in remarkable
results in recognizing events. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000155021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Biomedizinische Technik (IBT)
Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 25.01.2023
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000155021
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xviii,187 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Biomedizinische Technik (IBT)
Prüfungsdatum 19.01.2023
Referent/Betreuer Nahm, Werner
Stork, Wilhelm
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