The book "Human Pose Analysis Deep Learning Meets Human Kinematics in Video" explores the intersection of deep learning and human kinematics in video analysis, providing insights into the potential applications and challenges of this rapidly evolving field. The authors, who are experts in their respective fields, offer a comprehensive overview of the current state of the art in human pose analysis, discussing the various approaches, techniques, and algorithms used to analyze human movements in videos. They also delve into the limitations and future directions of this technology, highlighting the opportunities and challenges that lie ahead. The book begins by introducing the concept of human pose analysis and its importance in various applications, such as sports analytics, healthcare, and surveillance. It then delves into the fundamentals of deep learning and its role in human pose analysis, explaining how deep neural networks can be trained to learn patterns and relationships in video data. The authors discuss the different architectures and techniques used in deep learning-based human pose analysis, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs).

Книга «Анализ позы человека Глубокое обучение встречает кинематику человека в видео» исследует пересечение глубокого обучения и кинематики человека в видеоанализе, предоставляя понимание потенциальных применений и проблем этой быстро развивающейся области. Авторы, которые являются экспертами в своих областях, предлагают всесторонний обзор современного состояния техники в анализе позы человека, обсуждая различные подходы, методы и алгоритмы, используемые для анализа движений человека в видео. Они также углубляются в ограничения и будущие направления этой технологии, подчеркивая возможности и проблемы, которые впереди. Книга начинается с введения концепции анализа позы человека и его важности в различных приложениях, таких как спортивная аналитика, здравоохранение и наблюдение. Затем он углубляется в основы глубокого обучения и его роль в анализе позы человека, объясняя, как глубокие нейронные сети могут быть обучены изучать закономерности и отношения в видеоданных. Авторы обсуждают различные архитектуры и методы, используемые в анализе позы человека на основе глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративные состязательные сети (GAN).

livre « L'analyse des postures humaines L'apprentissage profond rencontre la cinématique humaine dans la vidéo » explore l'intersection de l'apprentissage profond et de la cinématique humaine dans l'analyse vidéo, fournissant une compréhension des applications et des défis potentiels de ce domaine en évolution rapide. s auteurs, qui sont des experts dans leurs domaines, offrent un aperçu complet de l'état actuel de la technique dans l'analyse des postures humaines, en discutant des différentes approches, méthodes et algorithmes utilisés pour analyser les mouvements humains dans la vidéo. Ils approfondiront également les limites et les orientations futures de cette technologie, en soulignant les possibilités et les défis à venir. livre commence par l'introduction du concept d'analyse de la posture humaine et de son importance dans diverses applications telles que l'analyse sportive, les soins de santé et la surveillance. Il explore ensuite les bases de l'apprentissage profond et son rôle dans l'analyse des postures humaines, expliquant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent être formés pour étudier les schémas et les relations dans les données vidéo. s auteurs discutent des différentes architectures et méthodes utilisées dans l'analyse des postures humaines basées sur l'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux de compétition générative (GAN).

libro «Análisis de la postura humana aprendizaje profundo se encuentra con la cinemática humana en el video» explora la intersección entre el aprendizaje profundo y la cinemática humana en el análisis de video, proporcionando una comprensión de las posibles aplicaciones y desafíos de este campo en rápida evolución. autores, expertos en sus campos, ofrecen una visión global del estado actual de la técnica en el análisis de la postura humana, discutiendo los diferentes enfoques, técnicas y algoritmos utilizados para analizar los movimientos humanos en el video. También profundizan en las limitaciones y direcciones futuras de esta tecnología, destacando las oportunidades y retos que se avecinan. libro comienza introduciendo el concepto de análisis de la postura humana y su importancia en diversas aplicaciones como la analítica deportiva, la salud y la observación. Luego profundiza en los fundamentos del aprendizaje profundo y su papel en el análisis de la postura humana, explicando cómo las redes neuronales profundas pueden ser entrenadas para aprender patrones y relaciones en datos de video. autores discuten las diferentes arquitecturas y técnicas empleadas en el análisis de la postura humana basada en el aprendizaje profundo, incluyendo redes neuronales perforadas (CNN), redes neuronales recurrativas (RNN) y redes competitivas generadoras (GAN).

Il libro «Analisi della posa umana Apprendimento profondo incontra la cinematica umana nel video» esamina l'intersezione tra l'apprendimento profondo e la cinematica umana nell'analisi video, fornendo una comprensione delle potenziali applicazioni e dei problemi di questa area in rapida evoluzione. Gli autori, che sono esperti nei loro campi, offrono una panoramica completa dello stato attuale della tecnica nell'analisi della posa umana, discutendo i diversi approcci, metodi e algoritmi utilizzati per analizzare i movimenti umani nei video. Inoltre, stanno approfondendo le limitazioni e le future direzioni di questa tecnologia, sottolineando le opportunità e le sfide che devono affrontare. Il libro inizia introducendo il concetto di analisi della posa umana e la sua importanza in diverse applicazioni, come l'analista sportivo, l'assistenza sanitaria e la sorveglianza. Poi approfondisce le basi dell'apprendimento profondo e il suo ruolo nell'analisi della posa umana, spiegando come le reti neurali profonde possono essere addestrate a studiare gli schemi e le relazioni nei video. Gli autori discutono di diverse architetture e metodi utilizzati nell'analisi della posizione umana basata sull'apprendimento profondo, tra cui reti neurali compresse (CNN), reti neurali ricettive (RNN) e reti di competizione generative (GAN).

Das Buch „Human Pose Analysis Deep arning meets Human Kinematics in Video“ untersucht die Schnittstelle von Deep arning und Human Kinematics in der Videoanalyse und liefert Einblicke in die möglichen Anwendungen und Herausforderungen dieses sich schnell entwickelnden Bereichs. Die Autoren, die Experten auf ihrem Gebiet sind, bieten einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Technik in der Analyse der menschlichen Haltung und diskutieren die verschiedenen Ansätze, Methoden und Algorithmen, die zur Analyse menschlicher Bewegungen in Videos verwendet werden. e vertiefen auch die Grenzen und zukünftigen Richtungen dieser Technologie und betonen die Chancen und Herausforderungen, die vor uns liegen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der Analyse der menschlichen Haltung und ihrer Bedeutung in verschiedenen Anwendungen wie Sportanalytik, Gesundheitswesen und Überwachung. Er geht dann auf die Grundlagen des Deep arning und seine Rolle bei der Analyse der menschlichen Haltung ein und erklärt, wie tiefe neuronale Netzwerke trainiert werden können, um Muster und Beziehungen in Videodaten zu untersuchen. Die Autoren diskutieren die verschiedenen Architekturen und Techniken, die bei der Deep-arning-basierten Analyse der menschlichen Haltung verwendet werden, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Contracting Networks (GANs).

Książka „Human Posture Analysis Deep arning Meets Human Kinematics in Video” bada skrzyżowanie głębokiego uczenia się i ludzkiej kinematyki w analizie wideo, zapewniając wgląd w potencjalne zastosowania i wyzwania tej szybko rozwijającej się dziedziny. Autorzy, którzy są ekspertami w swoich dziedzinach, oferują kompleksowy przegląd aktualnego stanu wiedzy w zakresie analizy postawy człowieka, omawiając różne podejścia, metody i algorytmy stosowane do analizy ruchów ludzkich w wideo. Zajmują się również ograniczeniami i przyszłymi kierunkami tej technologii, podkreślając nadchodzące możliwości i wyzwania. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia koncepcji analizy postawy człowieka i jej znaczenia w różnych zastosowaniach, takich jak analityka sportowa, opieka zdrowotna i nadzór. Następnie zagłębia się w podstawy głębokiego uczenia się i jego rolę w analizie postawy człowieka, wyjaśniając, jak głębokie sieci neuronowe mogą być szkolone do uczenia się wzorców i relacji w danych wideo. Autorzy omawiają różne architektury i techniki stosowane w głębokiej analizie postawy ludzkiej opartej na nauce, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), powtarzające się sieci neuronowe (RNN) oraz generacyjne sieci przeciwnych (GAN).

''

"Human Posture Analysis Deep arning Meets Human Kinematics in Video" kitabı, video analizinde derin öğrenme ve insan kinematiğinin kesişimini araştırıyor ve bu hızla gelişen alanın potansiyel uygulamaları ve zorlukları hakkında fikir veriyor. Alanlarında uzman olan yazarlar, insan duruş analizindeki sanatın mevcut durumuna kapsamlı bir genel bakış sunarak, videodaki insan hareketlerini analiz etmek için kullanılan çeşitli yaklaşımları, yöntemleri ve algoritmaları tartışıyorlar. Ayrıca, bu teknolojinin sınırlamalarını ve gelecekteki yönlerini inceleyerek, önümüzdeki fırsatları ve zorlukları vurgulamaktadır. Kitap, insan duruş analizi kavramını ve bunun spor analitiği, sağlık ve gözetim gibi çeşitli uygulamalardaki önemini tanıtarak başlıyor. Daha sonra derin öğrenmenin temellerini ve insan duruş analizindeki rolünü inceleyerek, derin sinir ağlarının video verilerindeki kalıpları ve ilişkileri öğrenmek için nasıl eğitilebileceğini açıklıyor. Yazarlar, derin öğrenmeye dayalı insan duruş analizinde kullanılan, evrişimli sinir ağları (CNN'ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve üretken rakip ağlar (GAN'lar) dahil olmak üzere çeşitli mimarileri ve teknikleri tartışmaktadır.

يستكشف كتاب «تحليل الوضع البشري للتعلم العميق يلتقي بالحركيات البشرية في الفيديو» تقاطع التعلم العميق والحركية البشرية في تحليل الفيديو، مما يوفر نظرة ثاقبة للتطبيقات والتحديات المحتملة لهذا المجال سريع التطور. يقدم المؤلفون، وهم خبراء في مجالاتهم، نظرة عامة شاملة على الوضع الحالي للفن في تحليل الموقف البشري، ويناقشون الأساليب والطرق والخوارزميات المختلفة المستخدمة لتحليل الحركات البشرية في الفيديو. كما أنهم يتعمقون في القيود والاتجاهات المستقبلية لهذه التكنولوجيا، مما يسلط الضوء على الفرص والتحديات المقبلة. يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم تحليل الموقف البشري وأهميته في تطبيقات مختلفة مثل التحليلات الرياضية والرعاية الصحية والمراقبة. ثم يتعمق في أساسيات التعلم العميق ودوره في تحليل الموقف البشري، موضحًا كيف يمكن تدريب الشبكات العصبية العميقة على تعلم الأنماط والعلاقات في بيانات الفيديو. يناقش المؤلفون العديد من البنى والتقنيات المستخدمة في تحليل الموقف البشري القائم على التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وشبكات الخصومة التوليدية (GANs).

「人類姿勢分析深度學習與視頻中的人類運動學相遇」一書探討了視頻分析中深度學習與人類運動學的交集，從而深入了解了這一快速發展的領域的潛在應用和問題。作者是各自領域的專家，通過討論用於分析視頻中人類運動的各種方法，方法和算法，對人類姿勢分析中的技術現狀進行了全面的概述。他們還深入研究這項技術的局限性和未來方向，強調未來的機遇和挑戰。本書首先介紹了人類姿勢分析概念及其在體育分析，醫療保健和觀察等各種應用中的重要性。然後深入研究深度學習的基礎及其在人類姿勢分析中的作用，解釋如何訓練深度神經網絡研究視頻數據中的模式和關系。作者討論了基於深度學習的人類姿勢分析中使用的各種體系結構和技術，包括卷積神經網絡（CNN），遞歸神經網絡（RNN）和生成對抗網絡（GAN）。