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Analyse de mouvements en trois dimensions avec le modèle sigma-lognormal
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La Théorie Cinématique des mouvements humains rapides a été confirmée dans un grand nombre d'évaluations expérimentales concernant des trajectoires unidimensionnelles et bidimensionnelles, atteignant une qualité élevée de reconstruction du signal et fournissant des caractéristiques neuromusculaires pour l'analyse des mouvements. Dans nos travaux récents, nous avons étendu le modèle cinématique sigma-lognormal à trois dimensions. Dans cet exposé, nous discutons de l'extension du modèle, nous présentons des résultats expérimentaux sur des ensembles de données de référence pour la reconnaissance d'actions et de l'écriture en l'air, puis nous fournissons une perspective sur les travaux et applications futurs.

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La Théorie Cinématique des mouvements humains rapides a été confirmée dans un grand nombre d'évaluations expérimentales concernant des trajectoires unidimensionnelles et bidimensionnelles, atteignant une qualité élevée de reconstruction du signal et fournissant des caractéristiques neuromusculaires pour l'analyse des mouvements. Dans nos travaux récents, nous avons étendu le modèle cinématique sigma-lognormal à trois dimensions. Dans cet exposé, nous discutons de l'extension du modèle, nous présentons des résultats expérimentaux sur des ensembles de données de référence pour la reconnaissance d'actions et de l'écriture en l'air, puis nous fournissons une perspective sur les travaux et applications futurs.

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La Théorie Cinématique des mouvements humains rapides a été confirmée dans un grand nombre d'évaluations expérimentales concernant des trajectoires unidimensionnelles et bidimensionnelles, atteignant une qualité élevée de reconstruction du signal et fournissant des caractéristiques neuromusculaires pour l'analyse des mouvements. Dans nos travaux récents, nous avons étendu le modèle cinématique sigma-lognormal à trois dimensions. Dans cet exposé, nous discutons de l'extension du modèle, nous présentons des résultats expérimentaux sur des ensembles de données de référence pour la reconnaissance d'actions et de l'écriture en l'air, puis nous fournissons une perspective sur les travaux et applications futurs.

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