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Automatische Erkennung von Zuständen in Anthropomatiksystemen

By: Contributor(s): Material type: ArticlePublication details: KIT Scientific Publishing 2006Description: 1 electronic resource (XIV, 201 p. p.)Content type:
  • text
Media type:
  • computer
Carrier type:
  • online resource
ISBN:
  • 3866440685
Subject(s): Online resources: 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.
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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.

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