@article{Бройде_2020, title={КІЛЬКІСНИЙ МЕТОД ПІДРАХУНКУ ПОВТОРЕНЬ ФІЗИЧНИХ ВПРАВ ЗА ВИХІДНИМ СИГНАЛОМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ}, url={http://mdcs.knuba.edu.ua/article/view/228911}, DOI={10.32347/2412-9933.2020.44.65-69}, abstractNote={<p><em>Нині у світі швидкими темпами розвиваються системи штучного інтелекту та комп’ютерного зору, зокрема випускають нові архітектури нейронних мереж, що оцінюють тривимірну позу людини за відео. Такі нейронні мережі потребують аналізу їх вихідного сигналу з метою отримання корисних для кінцевого користувача даних та їх подальшої інтеграції у користувацькі системи. Автором запропоновано новий метод аналізу вихідного сигналу нейронної мережі, що оцінює положення людини у просторі, який виконує підрахунок повторень вправи "присідання". В основі цього методу лежить машина станів, яка додає одиницю до лічильника повторень у момент закінчення циклу вправи. Застосування цього методу на початкових етапах алгоритму аналізу вправи допоможе у подальшому розробляти системи, що перевіряють техніку присідання та допомагають спортсменам і тренерам під час тренування, а також вченим у сфері біомеханіки під час їхньої професійної діяльності. Відмінною рисою цього методу є стійкість як до викидів вхідного сигналу, тобто неправильних результатів розпізнавання пози людини нейронною мережею, так і до рухів людини, які не належать до вправи безпосередньо. Також застосування цього методу до аналізу сигналу нейронної мережі дає змогу поєднати позитивні якості, властиві нейронним мережам, використовуваним в комт’ютерному зорі (допустимість високої варіабельності одягу і фону), і позитивні якості аналітичних і алгоритмічних методів (легка інтерпретованість результатів, зручне налагодження, можливість використання предметного досвіду спеціалістів для підбору параметрів). Пропонований метод не є специфічним по відношенню до будь-якої конкретної нейронної мережі, а тому може використовуватися на виході практично будь-якої системи, яка визначає положення суглобів людини в просторі. Крім опису методу, в статті наведено результати його випробувань в різних умовах. Така схема випробувань може застосовуватися не тільки для докладання цього методу до вправи "присідання", але і до будь-якої іншої циклічної вправи.</em></p>}, number={44}, journal={Управління розвитком складних систем}, author={Бройде , Юлій}, year={2020}, month={Лис}, pages={65–69} }