Abstract-Acquisition, analys, och klassificering av repetitiva mänskliga rörelse för bedömning av postural stress är av central betydelse för ergonomi utövare. Vi presenterar en två-tröskel, multidimensionell segmenteringsalgoritm för att automatiskt bryta ner en komplex rörelse i en sekvens av enkla linjära dynamiska modeller. Inga förhandsantaganden gjordes om antalet modeller som utgör hela rörelsen eller om uppgiftscykelns varaktighet. En kompakt rörelse representation erhålls för varje segment med hjälp av parametrar för en dämpad harmonisk dynamisk modell. Händelseklassificeringen utfördes med hjälp av klusteranalys med modellparametrarna som indata. Experiment visar tekniken på komplexa rörelser.
Lu m.fl. REF presenterade en två-tröskel, multidimensionell segmenteringsalgoritm för att automatiskt bryta ner en komplex rörelse i en sekvens av enkla linjära dynamiska modeller.
Repetitive motion analysis: segmentation and event classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}