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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 任立中(Li-Chung Jen) | |
dc.contributor.author | Wan-Chi Hsu | en |
dc.contributor.author | 許婉琪 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T00:59:13Z | - |
dc.date.copyright | 2020-08-24 | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.date.submitted | 2020-08-17 | |
dc.identifier.citation | Li, R., Si, W., Weinmann, M., Klein, R. (2019). Constraint-Based Optimized Human Skeleton Extraction from Single-Depth Camera. Sensors, 19(11), 2604. Milosevic, B., Leardini, A., Farella, E. (2020). Kinect and wearable inertial sensors for motor rehabilitation programs at home: State of the art and an experimental comparison. BioMedical Engineering OnLine, 19(1). Ramakrishna, V., Kanade, T., Sheikh, Y. (2012). Reconstructing 3D Human Pose from 2D Image Landmarks. Computer Vision – ECCV 2012 Lecture Notes in Computer Science, 573-586. Sinha, A., Chakravarty, K., Bhowmick, B. (2013). Person Identification using Skeleton Information from Kinect. The Sixth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions(ACHI). Stommel, M., Beetz, M., Xu, W. (2014). Inpainting of Missing Values in the Kinect Sensors Depth Maps Based on Background Estimates. IEEE Sensors Journal, 14(4), 1107-1116 Tran, T., Le, T., Morel, J. (2014). An analysis on human fall detection using skeleton from Microsoft Kinect. IEEE International Conference on Communication and Electronics (ICCE). Vijayanagar, K. R., Loghman, M., Kim, J. (2014). Real-Time Refinement of Kinect Depth Maps using Multi-Resolution Anisotropic Diffusion. Mobile Networks and Applications, 19(3), 414-425 孫培峰(2014)。應用Kinect體感器於全身肌肉骨骼危害評估。國立臺北科技大學工業工程與管理系碩士論文。 蔡承恩(2019)。一個利用骨架資訊辨識跑步機上人物身份的系統。國立交通大學數據科學與工程研究所碩士論文。 | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/18310 | - |
dc.description.abstract | 科技的快速發展使人人都能夠輕易地擁有大量的數位影像資料,影像辨識的需求也隨之增加,藉由影像辨識技術能夠取代過往需要倚靠人力長時間監測的工作,提升工作效率。 人體辨識即為影像辨識中相當重要的一部分,大多藉由骨架資料來觀測人類的動作。取得骨架資料的方式很多,例如:穿戴式裝置或是感測裝置等,有些低成本的感測裝置雖然容易取得,但是產生的資料容易會有雜訊、離群值或缺失值,大量的缺失值很可能會影響後續研究。 本研究將依照實驗設計的原則來模擬並產生缺失值,用不同方法對缺失值進行填補,並考慮骨架長度的限制對填補後的結果進行修正,最後針對不同情況下的缺失值給予填補方法建議。 | zh_TW |
dc.description.abstract | The rapid development of technology allows everyone to easily have a large amount of digital image data and the demand for image recognition has also increased. With image recognition technology, we can replace the work that used to require long-term manual monitoring and improve efficiency. Human recognition is an important part of image recognition. It mostly uses skeleton data to observe human activities. There are many ways to obtain skeleton data, such as wearable devices or sensing devices. Although some low-cost sensing devices are easy to obtain, the generated data is likely to have noise, outliers or missing values. A large amount of missing value might affect subsequent studies. In this study, we will simulate and generate miss values according to the principles of experimental design. Then use different methods to impute missing values and modify the result after imputation by considering the limitation of the length of the skeleton. And lastly, we will give suggestions of missing values imputation according to different situations. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T00:59:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-1208202023494800.pdf: 1593839 bytes, checksum: 7d9c0f429192f327153e5db323ffd91f (MD5) Previous issue date: 2020 | en |
dc.description.tableofcontents | 口試委員審定書 # 誌謝 i 摘要 ii ABSTRACT iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 viii 第一章 研究介紹 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目的 1 第三節 論文架構 2 第二章 文獻探討 3 第一節 骨架辨識技術及動作辨識 3 第二節 骨架辨識的應用 3 第三節 骨架資料填補及修正方法 4 第三章 研究方法 5 第一節 實驗設計 5 第二節 多項式迴歸 5 第三節 修正模型建立 6 第四節 變異數分析 7 第一項 雙因子變異數分析 7 第二項 多重比較–Tukey法 9 第四章 實證分析 11 第一節 資料介紹 11 第二節 資料整理 12 第三節 實驗設計 13 第四節 資料填補及修正 15 第五節 研究結果 16 第五章 總結與建議 39 第一節 研究結論 39 第二節 研究限制 40 第三節 未來研究 41 參考文獻 42 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 針對人體骨架座標缺失值之填補法比較 | zh_TW |
dc.title | Comparison of Missing Value Imputation Methods Based on Human Skeleton Coordinates | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 108-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 王鴻龍(Hong-Long Wang),任家齊(Chia-Chi Jen) | |
dc.subject.keyword | 骨架辨識,人體骨架,資料填補,缺失值,變異數分析, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Skeleton recognition,Human skeleton,Data imputation,Missing value,ANOVA, | en |
dc.relation.page | 43 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202003174 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2020-08-18 | |
dc.contributor.author-college | 共同教育中心 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 統計碩士學位學程 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 統計碩士學位學程 |
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