Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Patient's Body Motion Study Using Multimodal RGBDT Videos

Autor: Haque, Mohammad A., Kjeldsen, Simon S., Arguissain, Federico G., Brunner, Iris, Nasrollahi, Kamal, Andersen, Ole Kæseler, Nielsen, Jørgen F., Moeslund, Thomas B., Jørgensen, Anders

Publikováno v: Haque, M A, Kjeldsen, S S, Arguissain, F G, Brunner, I, Nasrollahi, K, Andersen, O K, Nielsen, J F, Moeslund, T B & Jørgensen, A 2018, Patient's Body Motion Study Using Multimodal RGBDT Videos . in G Bebis, R Boyle, B Parvin, D Koracin, M Turek, S Ramalingam, K Xu, S Lin, B Alsallakh, J Yang, E Cuervo & J Ventura (eds), Advances in Visual Computing . Springer, Cham, Lecture Notes in Computer Science, pp. 552-564 . https://doi.org/10.1007/978-3-030-03801-4_48

Automatic analysis of body movement to identify physical activity of patients who are at bed rest is crucial for treatment or rehabilitation purposes. Existing methods of physical activity analysis mostly focused on the detection of primitive motion/

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pure_au_____::2c580bc4ca8d5fa56924f3453fee7e8a
https://pure.au.dk/portal/da/publications/patients-body-motion-study-using-multimodal-rgbdt-videos(b02c7e69-c8e8-4b41-885e-9edcc4198e07).html

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.