日本語版
最新ニュース
スポーツ

監視付きSVMおよびKNN機械学習アルゴリズムを使用したIMUデータによるバドミントンストロークの分類

バドミントンガイド(2021)バドミントンの紹介(歴史、ルール、機器、特典)、2021年3月2日。 https://thebadmintonguide.com/badminton-introduction/Isa WHM、Abdullah MA、Razman Mam、Majeed Appa、Khairuddin IM(2024)バドミントンストロークを認識するための深い学習アルゴリズム:SDNN、RNN、およびRNN-Gruモデルを使用した研究を使用した研究。 In:Tan A et al(eds)は、インテリジェントな製造とロボット工学の進歩を進めています。 ICIMR 2023。ネットワークとシステムの講義ノート、Vol845。Springer、シンガポール。 https://doi.org/10.1007/978-981-99-8498-5_5Lin J、Chang CW、IK Tu、Tseng YC(2020)センサーベースのバドミントンストローク機械学習方法による分類。 In:Proceedings— 2020 Pervasive人工知能に関する国際会議、ICPAI 2020、pp 94–100。 https://doi.org/10.1109/icpai51961.2020.00025Liu Y(ND)センサー技術を使用したバドミントンストロークアクションの認識。 UPB SCI BULL SER D 84(1):2022 Google Scholar Ma C、Yu D、Feng H(2021)改良された隠されたマルコフモデルに基づいたバドミントンショットアクションの認識。 J…

監視付きSVMおよびKNN機械学習アルゴリズムを使用したIMUデータによるバドミントンストロークの分類
  • バドミントンガイド(2021)バドミントンの紹介(歴史、ルール、機器、特典)、2021年3月2日。
    https://thebadmintonguide.com/badminton-introduction/

  • Isa WHM、Abdullah MA、Razman Mam、Majeed Appa、Khairuddin IM(2024)バドミントンストロークを認識するための深い学習アルゴリズム:SDNN、RNN、およびRNN-Gruモデルを使用した研究を使用した研究。 In:Tan A et al(eds)は、インテリジェントな製造とロボット工学の進歩を進めています。 ICIMR 2023。ネットワークとシステムの講義ノート、Vol845。Springer、シンガポール。
    https://doi.org/10.1007/978-981-99-8498-5_5

  • Lin J、Chang CW、IK Tu、Tseng YC(2020)センサーベースのバドミントンストローク機械学習方法による分類。 In:Proceedings— 2020 Pervasive人工知能に関する国際会議、ICPAI 2020、pp 94–100。
    https://doi.org/10.1109/icpai51961.2020.00025

  • Liu Y(ND)センサー技術を使用したバドミントンストロークアクションの認識。 UPB SCI BULL SER D 84(1):2022

    Google Scholar

  • Ma C、Yu D、Feng H(2021)改良された隠されたマルコフモデルに基づいたバドミントンショットアクションの認識。 J Healthcare Eng 2021。
    https://doi.org/10.1155/2021/7892902

  • Mekruksavanich S、Jantawong P、Hnoohom N、Jitpattanakul A(2022)Badmintonアクティビティ認識と、Deep残留ネットワークを使用したモーションシグナル、pp 80–83を使用したモーションシグナルに基づくプレイヤー評価。
    https://doi.org/10.1109/icsess54813.2022.9930147

  • Mohd Noor Fn et al(2022)糖尿病性網膜症の診断:特徴抽出器としてのInception V3モデルを使用した異なる分類子の評価。 In:Kim J et al(eds)Robot Intelligence Technology and Applications6。Rita2021。Networksand Systemsの講義ノート、Vol429。Springer、Cham。
    https://doi.org/10.1007/978-3-030-97672-9_35

  • Musa RM、Abdul Majeed App、Suhaimi MZ et al(2023)人体測定変数と心理的準備からの高性能バレーボール選手の識別:機械学習アプローチ。 Proc Inst Mech Eng Part PJ Sports Eng Technol 237(4):317–324。
    https://doi.org/10.1177/17543371211045451

    記事

    Google Scholar

  • Pandian K、Mohd Razman MA、Mohd Khairuddin I、Abdullah MA、AB Nasir AF、Mat Isa WH(2023)LSTMとCNNを介した深い学習を使用した手話認識。 5(1):67–71。
    https://doi.org/10.15282/mekatronika.v5i1.9410

  • Rahman Mim、Razman Mam、Khairuddin IM、Majeed Appa、Abdullah MA、Isa WHM(2023)画像処理によるクラスタリング技術を使用したさまざまな種類の作物と樹木の検出。 In:Abdullah Ma et al(eds)Intelligent ManufacturingとMechatronicsの進歩。電気工学の講義ノート、Vol988。Springer、シンガポール。
    https://doi.org/10.1007/978-981-19-8703-8_28

  • Rizal DH、Mohd Isa WH、Abdullah MA、Abdul Majeed App、Mohd N(2023)は、COMSOLを使用したシミュレートされた作用に対するIPMCのさまざまな平面寸法の影響。メカトロニクス5(2):1–5。
    https://doi.org/10.15282/mekatronika.v5i2.9425

  • Steels T、Van Herbruggen B、Fontaine J、De Pessemier T、Plets D、De Poorter E(2020)加速度計データを使用したバドミントンアクティビティ認識。センサー(スイス)20(17):1–16。
    https://doi.org/10.3390/S20174685

    記事

    Google Scholar

  • Taha Z、Wong My、Yap HJ、Abdullah A、Yeo WK(2018)モバイルBadminton仮想現実トレーニングシステムでのアプリケーションのためのカスタマイズされたIMUセンサーのリアルタイムモーション追跡精度の評価。 Mohe 7(1)。
    https://doi.org/10.15282/mohe.v7i1.185

  • Yip Zy、Mohd Khairuddin I、Mohd Isa WH、Abdul Majeed App、Abdullah MA、Mohd Razman MA(2022)Deep Learningを使用してビデオパフォーマンスを通じてBadmintonが認識を破壊します。メカトロニクス4(1):70-79。

  • #監視付きSVMおよびKNN機械学習アルゴリズムを使用したIMUデータによるバドミントンストロークの分類

    執筆者について: nipponese

    Nipponese News編集部は、国内外のニュースを日本語で分かりやすくお届けします。