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Automatische Erkennung von Zuständen in Anthropomatiksystemen
Jörg Moldenhauer
2006
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In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur Analyse von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen.
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Keywords
- Adaptive Signalverarbeitung
- Automatische Klassifikation
- Bewegungsanalyse
- Bildverarbeitung
- Hidden-Markov-Modell
- Tumorklassifikation
- Ultraschall
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DOI: 10.5445/KSP/1000005025Editions