Детальная информация

Усков, Егор Дмитриевич. Development of a Machine Learning Model for Correcting the Technique of Performing Yoga Asanas / Разработка модели машинного обучения для коррекции техники выполнения асан йоги: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика: информационные технологии и системный анализ» / Е. Д. Усков; научный руководитель А. Ф. Лысенко; консультант М. В. Чавычалов; Тюменский государственный университет, Школа перспективных исследований. — Тюмень, 2024. — 1 файл (1,4 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShPI/2024/vr24-2800.pdf>. — Текст: электронный

Дата создания записи: 27.09.2024

Тематика: машинное обучение; компьютерное зрение; определение позы человека; случайный лес; йога; machine learning; computer vision; human pose estimation; random forest; yoga

Коллекции: Выпускные квалификационные работы

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Выпускная квалификационная работа (ВКР) посвящена созданию программы, которая при помощи машинного обучения оценивает правильность техники выполнения асан йоги. Для реализации программы был собран набор данных, содержащий примеры правильного и неправильного выполнения трёх асан йоги, на котором были обучены модели машинного обучения. За извлечение данных о ключевых точках отвечала модель Pose из набора Mediapipe. Итоговая программа оценивает правильность выполнения асан по видео.

The final qualifying work (FQW) focuses on creating a program that utilizes machine learning to assess the correctness of technique of yoga asanas. To implement the program, a dataset was compiled containing examples of both correct and incorrect execution of three yoga asanas, which was used to train machine learning models. The Pose model from the Mediapipe toolkit is responsible for extracting data about body key points. The final program evaluates the correctness of asana technique based on video footage.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
ТюмГУ Все Прочитать
Интернет Читатели Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика