بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال با استفاده از شبکه های عصبی عمیق

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال با استفاده از شبکه های عصبی عمیق دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال با استفاده از شبکه های عصبی عمیق  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال با استفاده از شبکه های عصبی عمیق،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال با استفاده از شبکه های عصبی عمیق :

تعداد صفحات : ۸

بازشناسی اعمال انسان کاربردهای فراوانی در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین دارد و سال هاست که پژوهشگران در این حوزه کار می کنند. یکی از خلاهای تحقیقاتی موجود در این زمینه بازشناسی اعمال ورزشی است.در این مقاله بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال را در نظر گرفته و با تهیه یک مجموعه داده از ۳ عمل اسپایک، دریافت و سرویس در والیبال به پیاده سازی ۴ روش مختلف اقدام شد و از میان آنها دو روش شبکه یکپارچه کانولوشنی و بازگشتی بازشناسی اعمال انسان کاربردهای فراوانی در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین دارد و سال هاست که پژوهشگران در این حوزه کار میکنند. یکی از خلاهای تحقیقاتی موجود در این زمینه بازشناسی اعمال ورزشی است. در این مقاله بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال را در نظر گرفته و با تهیه یک مجموعه داده از ۳ عمل اسپایک، دریافت و سرویس در والیبال به پیاده سازی ۴ روش مختلف اقدام شد و از میان آنها دو روش شبکه یکپارچه کانولوشنی و بازگشتی بازشناسی اعمال انسان کاربردهای فراوانی در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین دارد و سال هاست که پژوهشگران در این حوزه کار می کنند. یکی از خلاهای تحقیقاتی موجود در این زمینه بازشناسی اعمال ورزشی است. در این مقاله بازشناسی اعمال بازیکنان والیبال را در نظر گرفته و با تهیه یک مجموعه داده از ۳ عمل اسپایک، دریافت و سرویس در والیبال به پیاده سازی ۴ روش مختلف اقدام شد و از میان آنها دو روش شبکه یکپارچه کانولوشنی و بازگشتی LSTM و شبکه کانولوشنی عمیق سه بعدی C3D که دارای نتایج بهتری بودند به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند و نتایج هریک از این دو روش و نقاط قوت و ضعف آنها ارایهمی گردد. میانگین دقت رده بندی برای دو روش فوق الذکر به ترتیب ۹۲/۵ و ۹۳/۳ درصد است.