Automatische Erkennung von Zuständen in Anthropomatiksystemen / / Jörg Moldenhauer.
In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche...
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| VerfasserIn: | |
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| Place / Publishing House: | Karlsruhe : : KIT Scientific Publishing,, 2006. |
| Year of Publication: | 2006 |
| Language: | German |
| Physical Description: | 1 online resource (xiv, 201 pages) |
| Tags: |
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| Summary: | In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen. |
|---|---|
| Hierarchical level: | Monograph |
| Statement of Responsibility: | Jörg Moldenhauer. |