3.5 Machine learning in gait recogn

3.5 Machine learning in gait recognition
A person's movement is characterized by arbitrary. Machinelearning
technology can be adopted to get characters, which
is customized for different user and different situation. The
different stage of a gait can be recognized from machine
learning techniques. The mainly data classification processes
are as follows:
1) Acquisition of sensor data;
The process of machine learning is based on large amounts of
data. The raw data can be obtained by sensors, transmitted by
CAN bus, and then gathered to work station through the
Ethernet port.
2) Unsupervised analysis of data;
In unsupervised learning, clustering algorithm is used to
classify sample data based on the similarity among sample
data. The mathematical definition is as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.5 การเรียนรู้ในการรู้เดินเครื่องการเคลื่อนไหวของบุคคลเป็นลักษณะตามอำเภอใจ Machinelearningเทคโนโลยีสามารถนำมาให้ดู ซึ่งมีการกำหนดเองสำหรับผู้ใช้อื่นและสถานการณ์ที่แตกต่างกัน การสามารถรับรู้ขั้นตอนต่าง ๆ ของการเดินเครื่องเทคนิคการเรียนรู้ ในกระบวนการการจัดประเภทข้อมูลส่วนใหญ่มีดังนี้:1) การซื้อข้อมูลเซนเซอร์กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องอยู่จำนวนมากข้อมูล สามารถได้รับข้อมูลดิบ โดยเซนเซอร์ ส่งโดยสามารถขนส่ง และรวบรวมแล้ว ทำงานสถานีผ่านการพอร์ตอีเธอร์เน็ต2) เตรียมการวิเคราะห์ข้อมูลในการเรียนรู้ขั่ว อัลกอริธึม clustering คือใช้จัดประเภทข้อมูลตัวอย่างที่คล้ายคลึงในกลุ่มตัวอย่างข้อมูล คำนิยามทางคณิตศาสตร์มีดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้ 3.5 เครื่องในการรับรู้การเดิน
การเคลื่อนไหวของบุคคลที่โดดเด่นด้วยโดยพลการ การเรียนรู้ของเครื่อง
เทคโนโลยีที่สามารถนำมาใช้เพื่อให้ได้ตัวอักษรที่
กำหนดเองสำหรับผู้ใช้ที่แตกต่างกันและสถานการณ์ที่แตกต่าง
ขั้นตอนต่าง ๆ ของการเดินสามารถได้รับการยอมรับจากเครื่อง
เทคนิคการเรียนรู้ กระบวนการจำแนกส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่
มีรายละเอียดดังนี้
1) การได้มาซึ่งข้อมูลเซ็นเซอร์;
กระบวนการของการเรียนรู้ของเครื่องจะขึ้นอยู่กับจำนวนมากของ
ข้อมูล ข้อมูลดิบที่สามารถรับได้โดยเซ็นเซอร์ส่งโดย
รถบัสสามารถแล้วรวบรวมไปยังสถานีทำงานผ่าน
พอร์ต Ethernet.
2) การวิเคราะห์ Unsupervised ของข้อมูล
ในการเรียนรู้ใกล้ชิดอัลกอริทึมการจัดกลุ่มจะใช้ในการ
จำแนกข้อมูลตัวอย่างอยู่บนพื้นฐานของความคล้ายคลึงกันในหมู่ตัวอย่าง
ข้อมูล. ความหมายทางคณิตศาสตร์เป็นดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรียนรู้ในการเดินเครื่องการ 3.5การเคลื่อนไหวของบุคคลเป็นลักษณะโดยพลการ machinelearningเทคโนโลยีที่สามารถนำมาใช้เพื่อให้ได้ตัวอักษร ซึ่งการปรับแต่งสำหรับผู้ใช้ที่แตกต่างกันและสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ที่ขั้นตอนต่างๆของงานได้รับการยอมรับจากเครื่องเทคนิคการเรียนรู้ กระบวนการหลักการจำแนกประเภทข้อมูลมีดังนี้1 ) การได้มาของข้อมูลเซ็นเซอร์ ;กระบวนการของเครื่องจักรการเรียนรู้ขึ้นอยู่กับจำนวนมากของข้อมูล ข้อมูลดิบได้โดยเซ็นเซอร์ ถ่ายทอดโดยได้รถแล้วพากันไปสถานีงานผ่านอีเธอร์เน็ตพอร์ต2 ) การวิเคราะห์ unsupervised ของข้อมูลในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน , การจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีใช้แบ่งข้อมูลตัวอย่างตามความคล้ายคลึงกันของตัวอย่างข้อมูล นิยามทางคณิตศาสตร์ ดังนี้