安裝中文字典英文字典辭典工具!
安裝中文字典英文字典辭典工具!
|
- DETEKSI POSISI GERAKAN DUDUK DAN BERDIRI PADA TUBUH MANUSIA . . .
Hasil pengujian terdapat rata rata nilai sudut kaki untuk pengujian video 1 terdeteksi posisi berdiri yaitu 178 5759 dan duduk 102 6634, pengujian video 2 terdeteksi posisi berdiri yaitu 169 3831 dan posisi duduk 107 3314 dan pengujian video 3 terdeteksi posisi berdiri yaitu 161 3642 dan duduk 117 3219
- BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
3 Bagaimana menentukan pose duduk dan berdiri berdasarkan nilai sudut kaki? 4 Bagaimana cara mengimplementasikan deteksi posisi gerakan duduk dan berdiri dengan video menggunakan mediapipe? 1 4 Batasan Masalah Adapun batasan masalah dari proyek akhir ini, sebagai berikut 1 Dataset menggunakan sampel video orang sedang melakukan duduk dan
- Estimasi Pose Manusia berbasis Pembelajaran Mendalam . . .
Panduan untuk perpustakaan MediaPipe untuk Estimasi Pose Manusia Salah satu tugas tersulit dalam visi komputer adalah menentukan konfigurasi derajat kebebasan yang tinggi dari tubuh manusia dengan semua anggota tubuhnya, oklusi diri yang kompleks, bagian yang mirip dengan diri sendiri, dan variasi yang besar pakaian, tipe tubuh, pencahayaan, dan banyak faktor lainnya Masalah estimasi pose
- Jurnal Menghitung Repetisi Kebugaran Jasmani - Kelompok 5
Sistem ini menggunakan computer vision untuk mendeteksi pose tubuh dan menghitung repetisi gerakan olahraga Ia menggunakan OpenCV, Human Pose Estimation, dan MediaPipe untuk memperkirakan pose dan secara otomatis menghitung repetisi jika sudut yang terbentuk sesuai dengan aturan sistem Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam melacak dan menghitung gerakan latihan
- Sistem Deteksi Postur Duduk Berbasis MediaPipe untuk . . .
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi postur duduk secara real-time menggunakan MediaPipe Pose untuk menganalisis postur tubuh berdasarkan landmark tubuh, seperti bahu
- Pengenalan Gerakan Olahraga Berbasis (Long Short- Term Memory . . .
urutan frame dikirim ke LSTM untuk klasifikasi memprediksi aktivitas yang sesuai Pada penelitian ini, digunakan CPU dengan prosessor yang tinggi agar komputasi dari proses deteksi dan klasifikasi lebih efisien serta lebih cepat Khususnya untuk deteksi 33 Keypoints pada inputan vidio, yang ditunjukkan pada Gambar 2
- SISTEM PENGENALAN AKTIVITAS MANUSIA MENGGUNAKAN - Dinamika
MediaPipe dan klasfikasi tersebut menggunakan Long Short-Term Memory seperti gerakan Warrior II Pose, T Pose, dan Tree Pose Manfaat dari Tugas ini adalah membuat sistem pengenalan untuk Akhir gerakan olahraga yang digunakan saat di rumah, sehingga dapat dilihat gerakan olahraga yang benar
|
|
|