Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,849,383
Skeleton-based gait index estimation with LSTMs
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyen Trong Nguyen, Huynh Huu Hung, Jean Meunier
Nơi đăng:
International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2018);
S
ố:
1;
Từ->đến trang
: accepted;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
In this paper, we propose a method that estimates a gait index for a sequence of skeletons. Our system is a stack of an encoder and a decoder that are formed by Long Short-Term Memories (LSTMs). In the encoding stage, the characteristics of an input are automatically determined and are compressed into a latent space. The decoding stage then attempts to reconstruct the input according to such intermediate representation. The reconstruction error is thus considered as a weak gait index. By combining such weak indices over a long-time movement, our system can provide a good estimation for the gait index. Our experiments on a large dataset (nearly one hundred thousand skeletons) showed that the index given by the proposed method outperformed some recent works on gait analysis.
ABSTRACT
In this paper, we propose a method that estimates a gait index for a sequence of skeletons. Our system is a stack of an encoder and a decoder that are formed by Long Short-Term Memories (LSTMs). In the encoding stage, the characteristics of an input are automatically determined and are compressed into a latent space. The decoding stage then attempts to reconstruct the input according to such intermediate representation. The reconstruction error is thus considered as a weak gait index. By combining such weak indices over a long-time movement, our system can provide a good estimation for the gait index. Our experiments on a large dataset (nearly one hundred thousand skeletons) showed that the index given by the proposed method outperformed some recent works on gait analysis.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn