Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
We gebruiken cookies om:
De website vlot te laten werken, de beveiliging te verbeteren en fraude te voorkomen
Inzicht te krijgen in het gebruik van de website, om zo de inhoud en functionaliteiten ervan te verbeteren
Je op externe platformen de meest relevante advertenties te kunnen tonen
Je cookievoorkeuren
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Over the last years many implementations concerning the recognition of human motion have been developed. In this thesis a system for recognition of human motion in the area of dance and fitness training for elderly people is introduced. As the input device, a novel event-driven 3D vision sensor, developed at the AIT Austrian Institute of Technology is used in this approach. This thesis thereby shows the performance of the designed application and points out the opportunity for further employments. Though it was significant how the chosen classification method can be used for the obtained features from the received data.Additionally first performance measurements were done. For this first implementation MATLAB was chosen as the main platform and further applications shall be based on this gained knowledge.For experimentation with the implemented algorithm a database including 580 samples with 8 different activities from 15 individuals, using the 3D sensor, was recorded. To obtain representative experimentation results a cross validation was applied and different settings were used to compare the results. Additionally, test sessions were done on different data sets and for the best results the training and evaluation time was recorded to point out the possibility of real-time usage. The best results thereby reached an average correct recognition rate of around 96%.