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Produktinformationen "Deep Learning for Human Activity Recognition"

Human Activity Recognition using Wearable Sensors: Review, Challenges, Evaluation Benchmark.- Wheelchair Behavior Recognition for Visualizing Sidewalk Accessibility by Deep Neural Networks.- Toward Data Augmentation and Interpretation in Sensor-Based Fine-Grained Hand Activity Recognition.- Personalization Models for Human Activity Recognition With Distribution Matching-Based Metrics.- Resource-Constrained Federated Learning with Heterogeneous Labels and Models for Human Activity Recognition.- ARID: A New Dataset for Recognizing Action in the Dark.- Single Run Action Detector over Video Stream - A Privacy Preserving Approach.- Ef¿cacy of Model Fine-Tuning for Personalized Dynamic Gesture Recognition.- Fully Convolutional Network Bootstrapped by Word Encoding and Embedding for Activity Recognition in Smart Homes.- Towards User Friendly Medication Mapping Using Entity-Boosted Two-Tower Neural Network.

Untertitel
Second International Workshop, DL-HAR 2020, Held in Conjunction with IJCAI-PRICAI 2020, Kyoto, Japan, January 8, 2021, Proceedings

H | B | T | Gramm
235 mm | 155 mm | 9 mm | 242 gr

Erscheinungsjahr
2021

FSK
0

Ausgabe
Taschenbuch

Verlag
Springer

ISBN-10
9811605742

ISBN-13
9789811605741

Weitere Mitwirkende
Li, Xiaoli | Chen, Zhenghua | Wu, Min | Zhang, Le

Sprache
Englisch

Seitenanzahl
152

Themen
Mensch-Computer-Interaktion, Angewandte Informatik, Mustererkennung, Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme, Maschinelles Sehen, Bildverstehen

Verantwortliche Person gemäß Art. 16 GPSR
Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, 69115, Heidelberg, DE, ProductSafety@springernature.com

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