2/2
Nr opisu: 0000042333 Autorzy: Sergei Bezobrazov, Andrei Sheleh, Sergei Kislyuk, Vladimir Golovko, Anatoliy Sachenko, Myroslav Komar, Vitaliy Dorosh, Volodymyr Turchenko. Tytuł pracy: Artificial Intelligence for Sport Activity Recognition Tytuł całości: W: IDAACS'2019 : Proceedings of the 2019 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems : Technology and Applications,, Vol. 2 Miejsce wydania: [Piscataway] Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. Rok wydania: 2019 Strony zajęte przez pracę: S. 628-632 ISBN: 978-1-7281-4068-1 Charakterystyka formalna: rozdział w monografii zagranicznej Charakterystyka merytoryczna: konferencja naukowa międzynarodowa Charakterystyka wg MNiSW: rozdział w monografii z wykazu MEiN Język publikacji: ENG Słowa kluczowe ang.: artificial intelligence ; artificial neural networks ; gesture recognition ; sport activity recognition ; time series processing Uwaga: Kopia dostępna w Sekcji Bibliometrii. Inne bazy podające opis:
Scopus
WoS
DOI: 10.1109/IDAACS.2019.8924243 Streszczenie: This paper presents and explains an implementation of an Artificial Neural Network approach for sport activities (gestures) detection and recognition using PIQ ROBOT device. Tennis was chosen as an example of sports activities. The development of artificial intelligence has given rise to gesture-recognition-based devices. The global gesture recognition market size was valued at USD 6.22 billion in 2017 and it is likely to reach USD 30.6 billion by 2025. This paper starts our ambitious research in the area of artificial neural networks for activity recognition in the sport.