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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 3,052 - 3,055 (4page)
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Artificial neural network (ANN) has been applied to identify the people with pathological gait based on different kind of features such as ground reaction force, hip-knee joint angles or marker coordinate data. In this research, we propose to use Fourier components of maker coordinate data as inputs of an ANN in order to perform the classification of normal gait and genu varum gait. Firstly, a Fourier transform are implemented from maker coordinate data, which was collected by recording human motion with markers attached at major joints. After that the data of Fourier components was divided to training set and testing set. A back-propagation ANN was built with one hidden layer which is learned by the training data set and evaluated by the testing data set. The proportion of classification of normal and genu varum gait was defined as the quantification of a correct identification and correct rejection. The rate of the correct classification is 83.33%. This result gives a potential application for distinguishing specific pathological gait.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results
4. Conclusion
References
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