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【中文期刊】 林锦聪 严亚波 等 《中国数字医学》 2024年19卷3期 79-85页ISTIC
【摘要】 步态分析是临床研究的重要组成部分,传统的三维步态分析由于设备成本高、专业技术要求高等原因难以广泛应用.随着计算机视觉技术的发展,无标记运动捕捉系统的精确度得到极大提升,无需标记、成本较低的优势逐渐显现,并被应用于步态分析,但由于研究人员和临...
- 概要：
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【中文期刊】 冯茹 杨辰 等 《运动科学与健康研究》 2025年2期 53-60页
【摘要】 人体运动捕捉是运动科学中生物力学研究的重要方法,目前可以通过人工识别、基于标记和无标记三种方法实现对人体运动的捕捉.人工识别技术耗时长且具有主观性,基于标记的运动捕捉技术影响人体运动且测试环境受限,而无标记运动捕捉方法可有效解决以上问题.无...
- 概要：
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【中文期刊】 滕君敏 马晔 等 《医用生物力学》 2022年37卷4期 733-740页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 以有标记点三维运动捕捉系统(MoCap)为金标准,基于双向长短时记忆(bi-lateral long short term memory,BiLSTM)递归神经网络和线性回归算法构建深度学习融合模型,减小深度传感器的系统误差,从而提高...
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