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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Posture Recognition in HINE Exercises

verfasst von : Abdul Fatir Ansari, Partha Pratim Roy, Debi Prosad Dogra

Erschienen in: Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Pattern recognition, image and video processing based automatic or semi-automatic methodologies are widely used in healthcare services. Especially, image and video guided systems have successfully replaced various medical processes including physical examinations of the patients, analyzing physiological and bio-mechanical parameters, etc. Such systems are becoming popular because of their robustness and acceptability amongst the healthcare community. In this paper, we present an efficient way of infant’s posture recognition in a given video sequence of Hammersmith Infant Neurological Examinations (HINE). Our proposed methodology can be considered as a step forward in the process of automating HINE tests through computer assisted tools. We have tested our methodology with a large set of HINE videos recorded at the neuro-development clinic of hospital. It has been found that the proposed methodology can successfully classify the postures of infants with an accuracy of 78.26 %.

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Metadaten
Titel
Posture Recognition in HINE Exercises
verfasst von
Abdul Fatir Ansari
Partha Pratim Roy
Debi Prosad Dogra
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-10-2106-0

Electronic ISBN: 978-981-10-2107-7

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2107-7_29

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    Bildnachweise