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  1. 研究者名(五十音順)
  2. 花島 直彦(HANAJIMA Naohiko)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 藤平 祥孝(FUJIHIRA Yoshinori)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 水上 雅人(MIZUKAMI Masato)
  1. 学術雑誌論文

Exercise classification using CNN with image frames produced from time-series motion data

http://hdl.handle.net/10258/00009646
http://hdl.handle.net/10258/00009646
0bf88d7f-92ca-47f9-a732-9969124ecafd
名前 / ファイル ライセンス アクション
jrnal_4_1_18-21.pdf jrnal_4_1_18-21 (730.3 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2018-06-18
書誌情報 en : Journal of Robotics, Networking and Artificial Life

巻 4, 号 1, p. 18-21, 発行日 2017-06
タイトル
タイトル Exercise classification using CNN with image frames produced from time-series motion data
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 CNN
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Gray scale image
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Exercises classification
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Time-series data.
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 ITOH, Hajime

× ITOH, Hajime

en ITOH, Hajime

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花島, 直彦

× 花島, 直彦

en HANAJIMA, Naohiko

ja 花島, 直彦

ja-Kana ハナジマ, ナオヒコ


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MURAOKA, Yohei

× MURAOKA, Yohei

en MURAOKA, Yohei

Search repository
OHATA, Makoto

× OHATA, Makoto

en OHATA, Makoto

Search repository
水上, 雅人

× 水上, 雅人

ja 水上, 雅人

en MIZUKAMI, Masato

ja-Kana ミズカミ, マサト


Search repository
藤平, 祥孝

× 藤平, 祥孝

en FUJIHIRA, Yoshinori

ja-Kana フジヒラ, ヨシノリ

ja 藤平, 祥孝


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室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 花島 直彦(HANAJIMA Naohiko)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000017_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 水上 雅人(MIZUKAMI Masato)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000243_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 藤平 祥孝(FUJIHIRA Yoshinori)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000060_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Exercise support systems for the elderly have been developed and some were equipped with a motion sensor to evaluate their exercise motion. Normally, it provides three-dimensional time-series data of over 20 joints. In this study, we propose to apply Convolutional Neural Network (CNN) methodology to the motion evaluation. The method converts the motion data of one exercise interval into one gray scale image. From simulation results, the CNN was possible to classify the images into specified motions.
言語 en
出版者
出版者 Atlantis Press.
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.2991/jrnal.2017.4.1.5
URL https://doi.org/10.2991/jrnal.2017.4.1.5
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.2991/jrnal.2017.4.1.5
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2352-6386
権利
言語 en
権利情報 © The authors. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits non-commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. See for details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
主となる版
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ URI
関連識別子 https://www.atlantis-press.com/journals/jrnal/25878336
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-19 11:27:31.124624
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