基於深度學習進行模擬健身房單一器材與整體環境之動作辨識__臺灣人文及社會科學引文索引資料庫

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引文資料

題名：	基於深度學習進行模擬健身房單一器材與整體環境之動作辨識
書刊名：	華人運動生物力學期刊
作者：	陳正鑫／陳五洲／何金山／李仁軍
作者(外文)：	Chen, Zheng-xin／Chen, Wu-chou／Ho, Chin-shan／Lee, Jen-chun
出版日期：	2022
卷期：	19:1
頁次：	頁9-14
主題關鍵詞：	機械學習；狀態辨識；影像處理；Mechanical learning；YOLO；Status recognition；Image processing
原始連結：	連回原系統網址
相關次數：	被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0) 排除自我引用:0 共同引用:0 點閱:2

期刊論文
1.	Cao, Z.、Hidalgo, G.、Simon, T.、Wei, S.-E.、Sheikh, Y.(2019)。OpenPose: realtime multi-person 2D pose estimation using Part Affinity Fields。IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence，43(1)，172-186。
2.	Zhou, H.、Hu, H.(2008)。Human motion tracking for rehabilitation--A survey。Biomedical signal processing and control，3(1)，1-18。

會議論文
1.	Girshick, R.(2015)。Fast R-CNN。The IEEE International Conference on Computer Vision，1440-1448。
2.	Cao, Z.、Simon, T.、Wei, S.-E.、Sheikh, Y.(2017)。Realtime multi-person 2d pose estimation using part affinity fields。IEEE conference on computer vision and pattern recognition。
3.	Mizuno, H.、Nagai, H.、Sasaki, K.、Hosaka, H.、Sugimoto, C.、Khalil, K.、Tatsuta, S.(2007)。Wearable sensor system for human behavior recognition (First report: Basic architecture and behavior prediction method)。TRANSDUCERS 2007-2007 International Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems Conference。
4.	Singh, J.、Bhushan, B.(2019)。Real Time Indian License Plate Detection using Deep Neural Networks and Optical Character Recognition using LSTM Tesseract。2019 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems。
5.	Vosoughi, S.、Amer, M. A.(2018)。Deep 3d human pose estimation under partial body presence。2018 25th IEEE International Conference on Image Processing。

單篇論文
1.	Jiang, Zicong，Zhao, Liquan，Li, Shuaiyang，Jia, Yanfei(2020)。Real-time object detection method based on improved YOLOv4-tiny，https://arxiv.org/abs/2011.04244v2，(2011.04244)。
2.	Bochkovskiy, Alexey，Wang, Chien-Yao，Liao, Hong-Yuan Mark(2020)。YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection，https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.10934，(2004.10934v1)。

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