Abstract-De senaste framstegen i bärbara tröghetssensorer öppnade en ny horisont för genomträngande mätning av mänsklig rörelse även i vattenmiljö. I detta dokument föreslog vi ett automatiskt tillvägagångssätt för att upptäcka de viktigaste temporal händelser av bröstsimning som en preliminärt utforskad teknik på grund av komplexiteten i stroke. Vi använde två tröghetsmätningsenheter på höger arm och höger ben av sju simmare för att fånga kinematiken av bröstslag. Detektionen av temporalfaserna från tröghetssignalerna utfördes inom ramen för en dold Markovmodell (HMM). Övervakad inlärning av HMM-parametrarna uppnåddes med hjälp av referensdata från manuell videoanalys av en expert. Utgångarna från två välkända klassiatorer på tröghetssignalerna smältes samman för att utveckla HMM:s ingångsutrymme för en förbättrad prestanda. En genomsnittlig korrekt fasdetektering på 93,5% för armslag, 94,4% för benslag och minsta precision på 67 millisekunder för att upptäcka de viktigaste händelserna, tyder på metodens noggrannhet.
Dadashi m.fl. REF utfördes automatiskt med hjälp av Hidden Markov-modellen (HMM) och bärbara sensorer för att upptäcka viktiga bröstsim.
A Hidden Markov Model of the breaststroke swimming temporal phases using wearable inertial measurement units
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Body Sensor Networks', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Body Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}